Kaggle Facial Points Detection: Univ of Montreal: left_eye_center_x regression:: Faces_tmplt
bdanalytics
Date: (Tue) Jan 05, 2016
Introduction:
Data: Source: Training: https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/download/training.zip
New: https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/download/test.zip
Time period:
Synopsis:
Based on analysis utilizing <> techniques,
Summary of key steps & error improvement stats:
Prediction Accuracy Enhancement Options:
- transform.data chunk:
- derive features from multiple features
- manage.missing.data chunk:
- Not fill missing vars
- Fill missing numerics with a different algorithm
- Fill missing chars with data based on clusters
[](.png)
Potential next steps include:
- Organization:
- Categorize by chunk
- Priority criteria:
- Ease of change
- Impacts report
- Cleans innards
- Bug report
- all chunks:
- at chunk-end rm(!glb_)
- manage.missing.data chunk:
- cleaner way to manage re-splitting of training vs. new entity
- extract.features chunk:
- Add n-grams for glbFeatsText
- “RTextTools”, “tau”, “RWeka”, and “textcat” packages
- Add n-grams for glbFeatsText
- fit.models chunk:
- Prediction accuracy scatter graph:
- Add tiles (raw vs. PCA)
- Use shiny for drop-down of “important” features
Use plot.ly for interactive plots ?
- Change .fit suffix of model metrics to .mdl if it’s data independent (e.g. AIC, Adj.R.Squared - is it truly data independent ?, etc.)
- create a custom model for rpart that has minbucket as a tuning parameter
varImp for randomForest crashes in caret version:6.0.41 -> submit bug report
- Probability handling for multinomials vs. desired binomial outcome
- ROCR currently supports only evaluation of binary classification tasks (version 1.0.7)
extensions toward multiclass classification are scheduled for the next release
- fit.all.training chunk:
- myplot_prediction_classification: displays ‘x’ instead of ‘+’ when there are no prediction errors
- Compare glb_sel_mdl vs. glb_fin_mdl:
- varImp
- Prediction differences (shd be minimal ?)
- Move glb_analytics_diag_plots to mydsutils.R: (+) Easier to debug (-) Too many glb vars used
- Add print(ggplot.petrinet(glb_analytics_pn) + coord_flip()) at the end of every major chunk
- Parameterize glb_analytics_pn
- Move glb_impute_missing_data to mydsutils.R: (-) Too many glb vars used; glb_<>_df reassigned
- Do non-glm methods handle interaction terms ?
- f-score computation for classifiers should be summation across outcomes (not just the desired one ?)
- Add accuracy computation to glb_dmy_mdl in predict.data.new chunk
- Why does splitting fit.data.training.all chunk into separate chunks add an overhead of ~30 secs ? It’s not rbind b/c other chunks have lower elapsed time. Is it the number of plots ?
- Incorporate code chunks in print_sessionInfo
- Test against
- projects in github.com/bdanalytics
- lectures in jhu-datascience track
Analysis:
rm(list = ls())
set.seed(12345)
options(stringsAsFactors = FALSE)
source("~/Dropbox/datascience/R/myscript.R")
source("~/Dropbox/datascience/R/mydsutils.R")## Loading required package: caret
## Loading required package: lattice
## Loading required package: ggplot2source("~/Dropbox/datascience/R/myplot.R")
source("~/Dropbox/datascience/R/mypetrinet.R")
source("~/Dropbox/datascience/R/myplclust.R")
source("~/Dropbox/datascience/R/mytm.R")
# Gather all package requirements here
suppressPackageStartupMessages(require(doMC))
glbCores <- 6 # of cores on machine - 2
registerDoMC(glbCores)
suppressPackageStartupMessages(require(caret))
require(plyr)## Loading required package: plyrrequire(dplyr)## Loading required package: dplyr
##
## Attaching package: 'dplyr'
##
## The following objects are masked from 'package:plyr':
##
## arrange, count, desc, failwith, id, mutate, rename, summarise,
## summarize
##
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
##
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union#source("dbgcaret.R")
#packageVersion("snow")
#require(sos); findFn("cosine", maxPages=2, sortby="MaxScore")
# Analysis control global variables
# Inputs
# url/name = "<pointer>"; sep = choose from c(NULL, "\t")
glbObsTrnFile <- list(url = "https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/download/training.zip",
name = "training/training.csv")
glbObsNewFile <- list(url = "https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/download/test.zip",
name = "test/test.csv") # default OR
#list(splitSpecs = list(method = NULL #select from c(NULL, "condition", "sample", "copy")
# ,nRatio = 0.3 # > 0 && < 1 if method == "sample"
# ,seed = 123 # any integer or glbObsTrnPartitionSeed if method == "sample"
# )
# )
glbInpMerge <- NULL #: default
# list(fnames = c("<fname1>", "<fname2>")) # files will be concatenated
glb_is_separate_newobs_dataset <- TRUE # or TRUE
glb_split_entity_newobs_datasets <- TRUE # FALSE not supported - use "copy" for glb_split_newdata_condition <- NULL # or "is.na(<var>)"; "<var> <condition_operator> <value>"
glbObsDropCondition <- #NULL # : default
# enclose in single-quotes b/c condition might include double qoutes
# use | & ; NOT || &&
# '<condition>'
# 'grepl("^First Draft Video:", glbObsAll$Headline)'
'(is.na(glbObsAll[, glb_rsp_var_raw]) & grepl("Train", glbObsAll[, glbFeatsId]))'
#nrow(do.call("subset",list(glbObsAll, parse(text=paste0("!(", glbObsDropCondition, ")")))))
glb_obs_repartition_train_condition <- NULL # : default
# "<condition>"
glb_max_fitobs <- NULL # or any integer
glbObsTrnPartitionSeed <- 123 # or any integer
glb_is_regression <- TRUE; glb_is_classification <- !glb_is_regression;
glb_is_binomial <- NULL # or TRUE or FALSE
glb_rsp_var_raw <- "left_eye_center_x"
# for classification, the response variable has to be a factor
glb_rsp_var <- glb_rsp_var_raw # or "left_eye_center_x.fctr"
# if the response factor is based on numbers/logicals e.g (0/1 OR TRUE/FALSE vs. "A"/"B"),
# or contains spaces (e.g. "Not in Labor Force")
# caret predict(..., type="prob") crashes
glb_map_rsp_raw_to_var <- NULL
# function(raw) {
# return(raw ^ 0.5)
# return(log(raw))
# return(log(1 + raw))
# return(log10(raw))
# return(exp(-raw / 2))
# ret_vals <- rep_len(NA, length(raw)); ret_vals[!is.na(raw)] <- ifelse(raw[!is.na(raw)] == 1, "Y", "N"); return(relevel(as.factor(ret_vals), ref="N"))
# as.factor(paste0("B", raw))
# as.factor(gsub(" ", "\\.", raw))
# }
#if glb_rsp_var_raw is numeric:
#print(summary(glbObsAll[, glb_rsp_var_raw]))
#glb_map_rsp_raw_to_var(tst <- c(NA, as.numeric(summary(glbObsAll[, glb_rsp_var_raw]))))
#if glb_rsp_var_raw is character:
#print(table(glbObsAll[, glb_rsp_var_raw]))
#glb_map_rsp_raw_to_var(tst <- c(NA, names(table(glbObsAll[, glb_rsp_var_raw]))))
glb_map_rsp_var_to_raw <- NULL
# function(var) {
# return(var ^ 2.0)
# return(exp(var))
# return(10 ^ var)
# return(-log(var) * 2)
# as.numeric(var)
# gsub("\\.", " ", levels(var)[as.numeric(var)])
# c("<=50K", " >50K")[as.numeric(var)]
# c(FALSE, TRUE)[as.numeric(var)]
# }
# glb_map_rsp_var_to_raw(glb_map_rsp_raw_to_var(tst))
if ((glb_rsp_var != glb_rsp_var_raw) && is.null(glb_map_rsp_raw_to_var))
stop("glb_map_rsp_raw_to_var function expected")
# List info gathered for various columns
# <col_name>: <description>; <notes>
# currently does not handle more than 1 column; consider concatenating multiple columns
# If glbFeatsId == NULL, ".rownames <- as.numeric(row.names())" is the default
glbFeatsId <- "ImageId" # choose from c(NULL : default, "<id_feat>")
glbFeatsCategory <- NULL # choose from c(NULL : default, "<category_feat>")
# User-specified exclusions
glbFeatsExclude <- c(NULL
# Feats that shd be excluded due to known causation by prediction variable
# , "<feat1", "<feat2>"
# Feats that are linear combinations (alias in glm)
# Feature-engineering phase -> start by excluding all features except id & category & work each one in
# ,"left_eye_center_x"
,"left_eye_center_y"
,"right_eye_center_x", "right_eye_center_y"
,"left_eye_inner_corner_x", "left_eye_inner_corner_y"
,"left_eye_outer_corner_x", "left_eye_outer_corner_y"
,"right_eye_inner_corner_x", "right_eye_inner_corner_y"
,"right_eye_outer_corner_x", "right_eye_outer_corner_y"
,"left_eyebrow_inner_end_x", "left_eyebrow_inner_end_y"
,"left_eyebrow_outer_end_x", "left_eyebrow_outer_end_y"
,"right_eyebrow_inner_end_x", "right_eyebrow_inner_end_y"
,"right_eyebrow_outer_end_x", "right_eyebrow_outer_end_y"
,"nose_tip_x", "nose_tip_y"
,"mouth_left_corner_x", "mouth_left_corner_y"
,"mouth_right_corner_x", "mouth_right_corner_y"
,"mouth_center_top_lip_x", "mouth_center_top_lip_y"
,"mouth_center_bottom_lip_x", "mouth_center_bottom_lip_y"
,"Image"
)
if (glb_rsp_var_raw != glb_rsp_var)
glbFeatsExclude <- union(glbFeatsExclude, glb_rsp_var_raw)
glbFeatsInteractionOnly <- list()
#glbFeatsInteractionOnly[["<child_feat>"]] <- "<parent_feat>"
glbFeatsDrop <- c(NULL
# , "<feat1>", "<feat2>"
,"Image"
)
glb_map_vars <- NULL # or c("<var1>", "<var2>")
glb_map_urls <- list();
# glb_map_urls[["<var1>"]] <- "<var1.url>"
glb_assign_pairs_lst <- NULL;
# glb_assign_pairs_lst[["<var1>"]] <- list(from=c(NA),
# to=c("NA.my"))
glb_assign_vars <- names(glb_assign_pairs_lst)
# Derived features; Use this mechanism to cleanse data ??? Cons: Data duplication ???
glbFeatsDerive <- list();
# glbFeatsDerive[["<feat.my.sfx>"]] <- list(
# mapfn = function(<arg1>, <arg2>) { return(function(<arg1>, <arg2>)) }
# , args = c("<arg1>", "<arg2>"))
# character
# mapfn = function(Week) { return(substr(Week, 1, 10)) }
# mapfn = function(descriptor) { return(plyr::revalue(descriptor, c(
# "ABANDONED BUILDING" = "OTHER",
# "**" = "**"
# ))) }
# mapfn = function(description) { mod_raw <- description;
# This is here because it does not work if it's in txt_map_filename
# mod_raw <- gsub(paste0(c("\n", "\211", "\235", "\317", "\333"), collapse = "|"), " ", mod_raw)
# Don't parse for "." because of ".com"; use customized gsub for that text
# mod_raw <- gsub("(\\w)(!|\\*|,|-|/)(\\w)", "\\1\\2 \\3", mod_raw);
# Some state acrnoyms need context for separation e.g.
# LA/L.A. could either be "Louisiana" or "LosAngeles"
# modRaw <- gsub("\\bL\\.A\\.( |,|')", "LosAngeles\\1", modRaw);
# OK/O.K. could either be "Oklahoma" or "Okay"
# modRaw <- gsub("\\bACA OK\\b", "ACA OKay", modRaw);
# modRaw <- gsub("\\bNow O\\.K\\.\\b", "Now OKay", modRaw);
# PR/P.R. could either be "PuertoRico" or "Public Relations"
# modRaw <- gsub("\\bP\\.R\\. Campaign", "PublicRelations Campaign", modRaw);
# VA/V.A. could either be "Virginia" or "VeteransAdministration"
# modRaw <- gsub("\\bthe V\\.A\\.\\:", "the VeteranAffairs:", modRaw);
#
# Custom mods
# return(mod_raw) }
# numeric
# Create feature based on record position/id in data
glbFeatsDerive[[".pos"]] <- list(
mapfn = function(.rnorm) { return(1:length(.rnorm)) }
, args = c(".rnorm"))
glbFeatsDerive[["ImageId"]] <- list(
mapfn = function(.src, .pos) {
# return(paste(.src, sprintf("%04d", .pos), sep = "#"))
return(paste(.src, sprintf("%04d",
ifelse(.src == "Train", .pos, .pos - 7049)
), sep = "#"))
}
, args = c(".src", ".pos"))
#myprint_df(data.frame(ImageId = mapfn(glbObsAll$.src, glbObsAll$.pos)))
#data.frame(ImageId = mapfn(glbObsAll$.src, glbObsAll$.pos))[7045:7055, ]
# Add logs of numerics that are not distributed normally
# Derive & keep multiple transformations of the same feature, if normality is hard to achieve with just one transformation
# Right skew: logp1; sqrt; ^ 1/3; logp1(logp1); log10; exp(-<feat>/constant)
# glbFeatsDerive[["WordCount.log1p"]] <- list(
# mapfn = function(WordCount) { return(log1p(WordCount)) }
# , args = c("WordCount"))
# glbFeatsDerive[["WordCount.root2"]] <- list(
# mapfn = function(WordCount) { return(WordCount ^ (1/2)) }
# , args = c("WordCount"))
# glbFeatsDerive[["WordCount.nexp"]] <- list(
# mapfn = function(WordCount) { return(exp(-WordCount)) }
# , args = c("WordCount"))
#print(summary(glbObsAll$WordCount))
#print(summary(mapfn(glbObsAll$WordCount)))
# mapfn = function(HOSPI.COST) { return(cut(HOSPI.COST, 5, breaks = c(0, 100000, 200000, 300000, 900000), labels = NULL)) }
# mapfn = function(Rasmussen) { return(ifelse(sign(Rasmussen) >= 0, 1, 0)) }
# mapfn = function(startprice) { return(startprice ^ (1/2)) }
# mapfn = function(startprice) { return(log(startprice)) }
# mapfn = function(startprice) { return(exp(-startprice / 20)) }
# mapfn = function(startprice) { return(scale(log(startprice))) }
# mapfn = function(startprice) { return(sign(sprice.predict.diff) * (abs(sprice.predict.diff) ^ (1/10))) }
# factor
# mapfn = function(PropR) { return(as.factor(ifelse(PropR >= 0.5, "Y", "N"))) }
# mapfn = function(productline, description) { as.factor(gsub(" ", "", productline)) }
# mapfn = function(purpose) { return(relevel(as.factor(purpose), ref="all_other")) }
# mapfn = function(raw) { tfr_raw <- as.character(cut(raw, 5));
# tfr_raw[is.na(tfr_raw)] <- "NA.my";
# return(as.factor(tfr_raw)) }
# mapfn = function(startprice.log10) { return(cut(startprice.log10, 3)) }
# mapfn = function(startprice.log10) { return(cut(sprice.predict.diff, c(-1000, -100, -10, -1, 0, 1, 10, 100, 1000))) }
# , args = c("<arg1>"))
# multiple args
# mapfn = function(id, date) { return(paste(as.character(id), as.character(date), sep = "#")) }
# mapfn = function(PTS, oppPTS) { return(PTS - oppPTS) }
# mapfn = function(startprice.log10.predict, startprice) {
# return(spdiff <- (10 ^ startprice.log10.predict) - startprice) }
# mapfn = function(productline, description) { as.factor(
# paste(gsub(" ", "", productline), as.numeric(nchar(description) > 0), sep = "*")) }
# # If glbObsAll is not sorted in the desired manner
# mapfn=function(Week) { return(coredata(lag(zoo(orderBy(~Week, glbObsAll)$ILI), -2, na.pad=TRUE))) }
# mapfn=function(ILI) { return(coredata(lag(zoo(ILI), -2, na.pad=TRUE))) }
# mapfn=function(ILI.2.lag) { return(log(ILI.2.lag)) }
# glbFeatsDerive[["<var1>"]] <- glbFeatsDerive[["<var2>"]]
glb_derive_vars <- names(glbFeatsDerive)
# tst <- "descr.my"; args_lst <- NULL; for (arg in glbFeatsDerive[[tst]]$args) args_lst[[arg]] <- glbObsAll[, arg]; print(head(args_lst[[arg]])); print(head(drv_vals <- do.call(glbFeatsDerive[[tst]]$mapfn, args_lst)));
# print(which_ix <- which(args_lst[[arg]] == 0.75)); print(drv_vals[which_ix]);
glbFeatsDateTime <- list()
# glbFeatsDateTime[["<DateTimeFeat>"]] <-
# c(format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S", timezone = "America/New_York", impute.na = TRUE,
# last.ctg = TRUE, poly.ctg = TRUE)
glbFeatsPrice <- NULL # or c("<price_var>")
glbFeatsText <- list()
Sys.setlocale("LC_ALL", "C") # For english## [1] "C/C/C/C/C/en_US.UTF-8"#glbFeatsText[["<TextFeature>"]] <- list(NULL,
# ,names = myreplacePunctuation(str_to_lower(gsub(" ", "", c(NULL,
# <comma-separated-screened-names>
# ))))
# ,rareWords = myreplacePunctuation(str_to_lower(gsub(" ", "", c(NULL,
# <comma-separated-nonSCOWL-words>
# ))))
#)
# Text Processing Step: custom modifications not present in txt_munge -> use glbFeatsDerive
# Text Processing Step: universal modifications
glb_txt_munge_filenames_pfx <- "<projectId>_mytxt_"
# Text Processing Step: tolower
# Text Processing Step: myreplacePunctuation
# Text Processing Step: removeWords
glb_txt_stop_words <- list()
# Remember to use unstemmed words
if (length(glbFeatsText) > 0) {
require(tm)
require(stringr)
glb_txt_stop_words[["<txt_var>"]] <- sort(myreplacePunctuation(str_to_lower(gsub(" ", "", c(NULL
# Remove any words from stopwords
# , setdiff(myreplacePunctuation(stopwords("english")), c("<keep_wrd1>", <keep_wrd2>"))
# Remove salutations
,"mr","mrs","dr","Rev"
# Remove misc
#,"th" # Happy [[:digit::]]+th birthday
# Remove terms present in Trn only or New only; search for "Partition post-stem"
# ,<comma-separated-terms>
# cor.y.train == NA
# ,unlist(strsplit(paste(c(NULL
# ,"<comma-separated-terms>"
# ), collapse=",")
# freq == 1; keep c("<comma-separated-terms-to-keep>")
# ,<comma-separated-terms>
# chisq.pval high (e.g. == 1); keep c("<comma-separated-terms-to-keep>")
# ,<comma-separated-terms>
# nzv.freqRatio high (e.g. >= glbFeatsNzvFreqMax); keep c("<comma-separated-terms-to-keep>")
# ,<comma-separated-terms>
)))))
}
#orderBy(~term, glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]][grep("^man", glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$term), ])
#glbObsAll[glb_post_stem_words_terms_mtrx_lst[[txtFeat]][, 4866] > 0, c(glb_rsp_var, txtFeat)]
# To identify terms with a specific freq
#paste0(sort(subset(glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]], freq == 1)$term), collapse = ",")
#paste0(sort(subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], freq <= 2)$term), collapse = ",")
#subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], term %in% c("zinger"))
# To identify terms with a specific freq &
# are not stemmed together later OR is value of color.fctr (e.g. gold)
#paste0(sort(subset(glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]], (freq == 1) & !(term %in% c("blacked","blemish","blocked","blocks","buying","cables","careful","carefully","changed","changing","chargers","cleanly","cleared","connect","connects","connected","contains","cosmetics","default","defaulting","defective","definitely","describe","described","devices","displays","drop","drops","engravement","excellant","excellently","feels","fix","flawlessly","frame","framing","gentle","gold","guarantee","guarantees","handled","handling","having","install","iphone","iphones","keeped","keeps","known","lights","line","lining","liquid","liquidation","looking","lots","manuals","manufacture","minis","most","mostly","network","networks","noted","opening","operated","performance","performs","person","personalized","photograph","physically","placed","places","powering","pre","previously","products","protection","purchasing","returned","rotate","rotation","running","sales","second","seconds","shipped","shuts","sides","skin","skinned","sticker","storing","thats","theres","touching","unusable","update","updates","upgrade","weeks","wrapped","verified","verify") ))$term), collapse = ",")
#print(subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], (freq <= 2)))
#glbObsAll[which(terms_mtrx[, 229] > 0), glbFeatsText]
# To identify terms with cor.y == NA
#orderBy(~-freq+term, subset(glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]], is.na(cor.y)))
#paste(sort(subset(glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]], is.na(cor.y))[, "term"]), collapse=",")
#orderBy(~-freq+term, subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], is.na(cor.y)))
# To identify terms with low cor.y.abs
#head(orderBy(~cor.y.abs+freq+term, subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], !is.na(cor.y))), 5)
# To identify terms with high chisq.pval
#subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], chisq.pval > 0.99)
#paste0(sort(subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], (chisq.pval > 0.99) & (freq <= 10))$term), collapse=",")
#paste0(sort(subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], (chisq.pval > 0.9))$term), collapse=",")
#head(orderBy(~-chisq.pval+freq+term, glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]]), 5)
#glbObsAll[glb_post_stem_words_terms_mtrx_lst[[txtFeat]][, 68] > 0, glbFeatsText]
#orderBy(~term, glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]][grep("^m", glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$term), ])
# To identify terms with high nzv.freqRatio
#summary(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$nzv.freqRatio)
#paste0(sort(setdiff(subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], (nzv.freqRatio >= glbFeatsNzvFreqMax) & (freq < 10) & (chisq.pval >= 0.05))$term, c( "128gb","3g","4g","gold","ipad1","ipad3","ipad4","ipadair2","ipadmini2","manufactur","spacegray","sprint","tmobil","verizon","wifion"))), collapse=",")
# To identify obs with a txt term
#tail(orderBy(~-freq+term, glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]]), 20)
#mydspObs(list(descr.my.contains="non"), cols=c("color", "carrier", "cellular", "storage"))
#grep("ever", dimnames(terms_stop_mtrx)$Terms)
#which(terms_stop_mtrx[, grep("ipad", dimnames(terms_stop_mtrx)$Terms)] > 0)
#glbObsAll[which(terms_stop_mtrx[, grep("16", dimnames(terms_stop_mtrx)$Terms)[1]] > 0), c(glbFeatsCategory, "storage", txtFeat)]
# Text Processing Step: screen for names # Move to glbFeatsText specs section in order of text processing steps
# glbFeatsText[["<txtFeat>"]]$names <- myreplacePunctuation(str_to_lower(gsub(" ", "", c(NULL
# # Person names for names screening
# ,<comma-separated-list>
#
# # Company names
# ,<comma-separated-list>
#
# # Product names
# ,<comma-separated-list>
# ))))
# glbFeatsText[["<txtFeat>"]]$rareWords <- myreplacePunctuation(str_to_lower(gsub(" ", "", c(NULL
# # Words not in SCOWL db
# ,<comma-separated-list>
# ))))
# To identify char vectors post glbFeatsTextMap
#grep("six(.*)hour", glb_txt_chr_lst[[txtFeat]], ignore.case = TRUE, value = TRUE)
#grep("[S|s]ix(.*)[H|h]our", glb_txt_chr_lst[[txtFeat]], value = TRUE)
# To identify whether terms shd be synonyms
#orderBy(~term, glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]][grep("^moder", glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$term), ])
# term_row_df <- glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]][grep("^came$", glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$term), ]
#
# cor(glb_post_stop_words_terms_mtrx_lst[[txtFeat]][glbObsAll$.lcn == "Fit", term_row_df$pos], glbObsTrn[, glb_rsp_var], use="pairwise.complete.obs")
# To identify which stopped words are "close" to a txt term
#sort(cluster_vars)
# Text Processing Step: stemDocument
# To identify stemmed txt terms
#glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]][grep("^la$", glb_post_stop_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$term), ]
#orderBy(~term, glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]][grep("^con", glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$term), ])
#glbObsAll[which(terms_stem_mtrx[, grep("use", dimnames(terms_stem_mtrx)$Terms)[[1]]] > 0), c(glbFeatsId, "productline", txtFeat)]
#glbObsAll[which(TfIdf_stem_mtrx[, 191] > 0), c(glbFeatsId, glbFeatsCategory, txtFeat)]
#glbObsAll[which(glb_post_stop_words_terms_mtrx_lst[[txtFeat]][, 6165] > 0), c(glbFeatsId, glbFeatsCategory, txtFeat)]
#which(glbObsAll$UniqueID %in% c(11915, 11926, 12198))
# Text Processing Step: mycombineSynonyms
# To identify which terms are associated with not -> combine "could not" & "couldn't"
#findAssocs(glb_full_DTM_lst[[txtFeat]], "not", 0.05)
# To identify which synonyms should be combined
#orderBy(~term, glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]][grep("^c", glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]]$term), ])
chk_comb_cor <- function(syn_lst) {
# cor(terms_stem_mtrx[glbObsAll$.src == "Train", grep("^(damag|dent|ding)$", dimnames(terms_stem_mtrx)[[2]])], glbObsTrn[, glb_rsp_var], use="pairwise.complete.obs")
print(subset(glb_post_stem_words_terms_df_lst[[txtFeat]], term %in% syn_lst$syns))
print(subset(get_corpus_terms(tm_map(glbFeatsTextCorpus[[txtFeat]], mycombineSynonyms, list(syn_lst), lazy=FALSE)), term == syn_lst$word))
# cor(terms_stop_mtrx[glbObsAll$.src == "Train", grep("^(damage|dent|ding)$", dimnames(terms_stop_mtrx)[[2]])], glbObsTrn[, glb_rsp_var], use="pairwise.complete.obs")
# cor(rowSums(terms_stop_mtrx[glbObsAll$.src == "Train", grep("^(damage|dent|ding)$", dimnames(terms_stop_mtrx)[[2]])]), glbObsTrn[, glb_rsp_var], use="pairwise.complete.obs")
}
#chk_comb_cor(syn_lst=list(word="cabl", syns=c("cabl", "cord")))
#chk_comb_cor(syn_lst=list(word="damag", syns=c("damag", "dent", "ding")))
#chk_comb_cor(syn_lst=list(word="dent", syns=c("dent", "ding")))
#chk_comb_cor(syn_lst=list(word="use", syns=c("use", "usag")))
glbFeatsTextSynonyms <- list()
# list parsed to collect glbFeatsText[[<txtFeat>]]$vldTerms
# glbFeatsTextSynonyms[["Hdln.my"]] <- list(NULL
# # people in places
# , list(word = "australia", syns = c("australia", "australian"))
# , list(word = "italy", syns = c("italy", "Italian"))
# , list(word = "newyork", syns = c("newyork", "newyorker"))
# , list(word = "Pakistan", syns = c("Pakistan", "Pakistani"))
# , list(word = "peru", syns = c("peru", "peruvian"))
# , list(word = "qatar", syns = c("qatar", "qatari"))
# , list(word = "scotland", syns = c("scotland", "scotish"))
# , list(word = "Shanghai", syns = c("Shanghai", "Shanzhai"))
# , list(word = "venezuela", syns = c("venezuela", "venezuelan"))
#
# # companies - needs to be data dependent
# # - e.g. ensure BNP in this experiment/feat always refers to BNPParibas
#
# # general synonyms
# , list(word = "Create", syns = c("Create","Creator"))
# , list(word = "cute", syns = c("cute","cutest"))
# , list(word = "Disappear", syns = c("Disappear","Fadeout"))
# , list(word = "teach", syns = c("teach", "taught"))
# , list(word = "theater", syns = c("theater", "theatre", "theatres"))
# , list(word = "understand", syns = c("understand", "understood"))
# , list(word = "weak", syns = c("weak", "weaken", "weaker", "weakest"))
# , list(word = "wealth", syns = c("wealth", "wealthi"))
#
# # custom synonyms (phrases)
#
# # custom synonyms (names)
# )
#glbFeatsTextSynonyms[["<txtFeat>"]] <- list(NULL
# , list(word="<stem1>", syns=c("<stem1>", "<stem1_2>"))
# )
for (txtFeat in names(glbFeatsTextSynonyms))
for (entryIx in 1:length(glbFeatsTextSynonyms[[txtFeat]])) {
glbFeatsTextSynonyms[[txtFeat]][[entryIx]]$word <-
str_to_lower(glbFeatsTextSynonyms[[txtFeat]][[entryIx]]$word)
glbFeatsTextSynonyms[[txtFeat]][[entryIx]]$syns <-
str_to_lower(glbFeatsTextSynonyms[[txtFeat]][[entryIx]]$syns)
}
glbFeatsTextSeed <- 181
# tm options include: check tm::weightSMART
glb_txt_terms_control <- list( # Gather model performance & run-time stats
# weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "nnn")
# weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "lnn")
# weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "ann")
# weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "bnn")
# weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "Lnn")
#
weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "ltn") # default
# weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "lpn")
#
# weighting = function(x) weightSMART(x, spec = "ltc")
#
# weighting = weightBin
# weighting = weightTf
# weighting = weightTfIdf # : default
# termFreq selection criteria across obs: tm default: list(global=c(1, Inf))
, bounds = list(global = c(1, Inf))
# wordLengths selection criteria: tm default: c(3, Inf)
, wordLengths = c(1, Inf)
)
glb_txt_cor_var <- glb_rsp_var # : default # or c(<feat>)
# select one from c("union.top.val.cor", "top.cor", "top.val", default: "top.chisq", "sparse")
glbFeatsTextFilter <- "top.chisq"
glbFeatsTextTermsMax <- rep(10, length(glbFeatsText)) # :default
names(glbFeatsTextTermsMax) <- names(glbFeatsText)
# Text Processing Step: extractAssoc
glbFeatsTextAssocCor <- rep(1, length(glbFeatsText)) # :default
names(glbFeatsTextAssocCor) <- names(glbFeatsText)
# Remember to use stemmed terms
glb_important_terms <- list()
# Text Processing Step: extractPatterns (ngrams)
glbFeatsTextPatterns <- list()
#glbFeatsTextPatterns[[<txtFeat>>]] <- list()
#glbFeatsTextPatterns[[<txtFeat>>]] <- c(metropolitan.diary.colon = "Metropolitan Diary:")
# Have to set it even if it is not used
# Properties:
# numrows(glb_feats_df) << numrows(glbObsFit
# Select terms that appear in at least 0.2 * O(FP/FN(glbObsOOB)) ???
# numrows(glbObsOOB) = 1.1 * numrows(glbObsNew) ???
glb_sprs_thresholds <- NULL # or c(<txtFeat1> = 0.988, <txtFeat2> = 0.970, <txtFeat3> = 0.970)
glbFctrMaxUniqVals <- 20 # default: 20
glb_impute_na_data <- FALSE # or TRUE
glb_mice_complete.seed <- 144 # or any integer
glb_cluster <- FALSE # : default or TRUE
glb_cluster.seed <- 189 # or any integer
glb_cluster_entropy_var <- NULL # c(glb_rsp_var, as.factor(cut(glb_rsp_var, 3)), default: NULL)
glbFeatsTextClusterVarsExclude <- FALSE # default FALSE
glb_interaction_only_feats <- NULL # : default or c(<parent_feat> = "<child_feat>")
glbFeatsNzvFreqMax <- 19 # 19 : caret default
glbFeatsNzvUniqMin <- 10 # 10 : caret default
glbRFESizes <- list()
#glbRFESizes[["mdlFamily"]] <- c(4, 8, 16, 32, 64, 67, 68, 69) # Accuracy@69/70 = 0.8258
glbObsFitOutliers <- list()
# If outliers.n >= 10; consider concatenation of interaction vars
# glbObsFitOutliers[["<mdlFamily>"]] <- c(NULL
# is.na(.rstudent)
# is.na(.dffits)
# .hatvalues >= 0.99
# -38,167,642 < minmax(.rstudent) < 49,649,823
# , <comma-separated-<glbFeatsId>>
# )
glbObsTrnOutliers <- list()
# influence.measures: car::outlier; rstudent; dffits; hatvalues; dfbeta; dfbetas
#mdlId <- "RFE.X.glm"; obs_df <- fitobs_df
#mdlId <- "Final.glm"; obs_df <- trnobs_df
#mdlId <- "CSM2.X.glm"; obs_df <- fitobs_df
#print(outliers <- car::outlierTest(glb_models_lst[[mdlId]]$finalModel))
#mdlIdFamily <- paste0(head(unlist(str_split(mdlId, "\\.")), -1), collapse="."); obs_df <- dplyr::filter_(obs_df, interp(~(!(var %in% glbObsFitOutliers[[mdlIdFamily]])), var = as.name(glbFeatsId))); model_diags_df <- cbind(obs_df, data.frame(.rstudent=stats::rstudent(glb_models_lst[[mdlId]]$finalModel)), data.frame(.dffits=stats::dffits(glb_models_lst[[mdlId]]$finalModel)), data.frame(.hatvalues=stats::hatvalues(glb_models_lst[[mdlId]]$finalModel)));print(summary(model_diags_df[, c(".rstudent",".dffits",".hatvalues")])); table(cut(model_diags_df$.hatvalues, breaks=c(0.00, 0.98, 0.99, 1.00)))
#print(subset(model_diags_df, is.na(.rstudent))[, glbFeatsId])
#print(subset(model_diags_df, is.na(.dffits))[, glbFeatsId])
#print(model_diags_df[which.min(model_diags_df$.dffits), ])
#print(subset(model_diags_df, .hatvalues > 0.99)[, glbFeatsId])
#dffits_df <- merge(dffits_df, outliers_df, by="row.names", all.x=TRUE); row.names(dffits_df) <- dffits_df$Row.names; dffits_df <- subset(dffits_df, select=-Row.names)
#dffits_df <- merge(dffits_df, glbObsFit, by="row.names", all.x=TRUE); row.names(dffits_df) <- dffits_df$Row.names; dffits_df <- subset(dffits_df, select=-Row.names)
#subset(dffits_df, !is.na(.Bonf.p))
#mdlId <- "CSM.X.glm"; vars <- myextract_actual_feats(row.names(orderBy(reformulate(c("-", paste0(mdlId, ".imp"))), myget_feats_imp(glb_models_lst[[mdlId]]))));
#model_diags_df <- glb_get_predictions(model_diags_df, mdlId, glb_rsp_var)
#obs_ix <- row.names(model_diags_df) %in% names(outliers$rstudent)[1]
#obs_ix <- which(is.na(model_diags_df$.rstudent))
#obs_ix <- which(is.na(model_diags_df$.dffits))
#myplot_parcoord(obs_df=model_diags_df[, c(glbFeatsId, glbFeatsCategory, ".rstudent", ".dffits", ".hatvalues", glb_rsp_var, paste0(glb_rsp_var, mdlId), vars[1:min(20, length(vars))])], obs_ix=obs_ix, id_var=glbFeatsId, category_var=glbFeatsCategory)
#model_diags_df[row.names(model_diags_df) %in% names(outliers$rstudent)[c(1:2)], ]
#ctgry_diags_df <- model_diags_df[model_diags_df[, glbFeatsCategory] %in% c("Unknown#0"), ]
#myplot_parcoord(obs_df=ctgry_diags_df[, c(glbFeatsId, glbFeatsCategory, ".rstudent", ".dffits", ".hatvalues", glb_rsp_var, "startprice.log10.predict.RFE.X.glmnet", indep_vars[1:20])], obs_ix=row.names(ctgry_diags_df) %in% names(outliers$rstudent)[1], id_var=glbFeatsId, category_var=glbFeatsCategory)
#table(glbObsFit[model_diags_df[, glbFeatsCategory] %in% c("iPad1#1"), "startprice.log10.cut.fctr"])
#glbObsFit[model_diags_df[, glbFeatsCategory] %in% c("iPad1#1"), c(glbFeatsId, "startprice")]
# No outliers & .dffits == NaN
#myplot_parcoord(obs_df=model_diags_df[, c(glbFeatsId, glbFeatsCategory, glb_rsp_var, "startprice.log10.predict.RFE.X.glmnet", indep_vars[1:10])], obs_ix=seq(1:nrow(model_diags_df))[is.na(model_diags_df$.dffits)], id_var=glbFeatsId, category_var=glbFeatsCategory)
# Modify mdlId to (build & extract) "<FamilyId>#<Fit|Trn>#<caretMethod>#<preProc1.preProc2>#<samplingMethod>"
glb_models_lst <- list(); glb_models_df <- data.frame()
# Regression
if (glb_is_regression) {
glbMdlMethods <- c(NULL
# deterministic
#, "lm", # same as glm
, "glm", "bayesglm", "glmnet"
, "rpart"
# non-deterministic
, "gbm", "rf"
# Unknown
, "nnet" , "avNNet" # runs 25 models per cv sample for tunelength=5
, "svmLinear", "svmLinear2"
, "svmPoly" # runs 75 models per cv sample for tunelength=5
, "svmRadial"
, "earth"
, "bagEarth" # Takes a long time
)
} else
# Classification - Add ada (auto feature selection)
if (glb_is_binomial)
glbMdlMethods <- c(NULL
# deterministic
, "bagEarth" # Takes a long time
, "glm", "bayesglm", "glmnet"
, "nnet"
, "rpart"
# non-deterministic
, "gbm"
, "avNNet" # runs 25 models per cv sample for tunelength=5
, "rf"
# Unknown
, "lda", "lda2"
# svm models crash when predict is called -> internal to kernlab it should call predict without .outcome
, "svmLinear", "svmLinear2"
, "svmPoly" # runs 75 models per cv sample for tunelength=5
, "svmRadial"
, "earth"
) else
glbMdlMethods <- c(NULL
# deterministic
,"glmnet"
# non-deterministic
,"rf"
# Unknown
,"gbm","rpart"
)
glbMdlFamilies <- list(); glb_mdl_feats_lst <- list()
# family: Choose from c("RFE.X", "CSM.X", "All.X", "Best.Interact")
# methods: Choose from c(NULL, <method>, glbMdlMethods)
#glbMdlFamilies[["RFE.X"]] <- c("glmnet", "glm") # non-NULL vector is mandatory
glbMdlFamilies[["All.X"]] <- c("glmnet", "glm") # non-NULL vector is mandatory
#glbMdlFamilies[["Best.Interact"]] <- "glmnet" # non-NULL vector is mandatory
# Check if interaction features make RFE better
# glbMdlFamilies[["CSM.X"]] <- setdiff(glbMdlMethods, c("lda", "lda2")) # crashing due to category:.clusterid ??? #c("glmnet", "glm") # non-NULL list is mandatory
# glb_mdl_feats_lst[["CSM.X"]] <- c(NULL
# , <comma-separated-features-vector>
# )
# dAFeats.CSM.X %<d-% c(NULL
# # Interaction feats up to varImp(RFE.X.glmnet) >= 50
# , <comma-separated-features-vector>
# , setdiff(myextract_actual_feats(predictors(rfe_fit_results)), c(NULL
# , <comma-separated-features-vector>
# ))
# )
# glb_mdl_feats_lst[["CSM.X"]] <- "%<d-% dAFeats.CSM.X"
glbMdlFamilies[["Final"]] <- c(NULL) # NULL vector acceptable
glbMdlAllowParallel <- list()
#glbMdlAllowParallel[["<mdlId>"]] <- FALSE
# Check if tuning parameters make fit better; make it mdlFamily customizable ?
glbMdlTuneParams <- data.frame()
# When glmnet crashes at model$grid with error: ???
glmnetTuneParams <- rbind(data.frame()
,data.frame(parameter = "alpha", vals = "0.100 0.325 0.550 0.775 1.000")
,data.frame(parameter = "lambda", vals = "9.342e-02")
)
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams,
# cbind(data.frame(mdlId = "<mdlId>"),
# glmnetTuneParams))
#avNNet
# size=[1] 3 5 7 9; decay=[0] 1e-04 0.001 0.01 0.1; bag=[FALSE]; RMSE=1.3300906
#bagEarth
# degree=1 [2] 3; nprune=64 128 256 512 [1024]; RMSE=0.6486663 (up)
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "bagEarth", parameter = "nprune", vals = "256")
# ,data.frame(method = "bagEarth", parameter = "degree", vals = "2")
# ))
#earth
# degree=[1]; nprune=2 [9] 17 25 33; RMSE=0.1334478
#gbm
# shrinkage=0.05 [0.10] 0.15 0.20 0.25; n.trees=100 150 200 [250] 300; interaction.depth=[1] 2 3 4 5; n.minobsinnode=[10]; RMSE=0.2008313
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "gbm", parameter = "shrinkage", min = 0.05, max = 0.25, by = 0.05)
# ,data.frame(method = "gbm", parameter = "n.trees", min = 100, max = 300, by = 50)
# ,data.frame(method = "gbm", parameter = "interaction.depth", min = 1, max = 5, by = 1)
# ,data.frame(method = "gbm", parameter = "n.minobsinnode", min = 10, max = 10, by = 10)
# #seq(from=0.05, to=0.25, by=0.05)
# ))
#glmnet
# alpha=0.100 [0.325] 0.550 0.775 1.000; lambda=0.0005232693 0.0024288010 0.0112734954 [0.0523269304] 0.2428800957; RMSE=0.6164891
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "glmnet", parameter = "alpha", vals = "0.550 0.775 0.8875 0.94375 1.000")
# ,data.frame(method = "glmnet", parameter = "lambda", vals = "9.858855e-05 0.0001971771 0.0009152152 0.0042480525 0.0197177130")
# ))
#nnet
# size=3 5 [7] 9 11; decay=0.0001 0.001 0.01 [0.1] 0.2; RMSE=0.9287422
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "nnet", parameter = "size", vals = "3 5 7 9 11")
# ,data.frame(method = "nnet", parameter = "decay", vals = "0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 0.2000")
# ))
#rf # Don't bother; results are not deterministic
# mtry=2 35 68 [101] 134; RMSE=0.1339974
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "rf", parameter = "mtry", vals = "2 5 9 13 17")
# ))
#rpart
# cp=0.020 [0.025] 0.030 0.035 0.040; RMSE=0.1770237
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "rpart", parameter = "cp", vals = "0.004347826 0.008695652 0.017391304 0.021739130 0.034782609")
# ))
#svmLinear
# C=0.01 0.05 [0.10] 0.50 1.00 2.00 3.00 4.00; RMSE=0.1271318; 0.1296718
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "svmLinear", parameter = "C", vals = "0.01 0.05 0.1 0.5 1")
# ))
#svmLinear2
# cost=0.0625 0.1250 [0.25] 0.50 1.00; RMSE=0.1276354
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "svmLinear2", parameter = "cost", vals = "0.0625 0.125 0.25 0.5 1")
# ))
#svmPoly
# degree=[1] 2 3 4 5; scale=0.01 0.05 [0.1] 0.5 1; C=0.50 1.00 [2.00] 3.00 4.00; RMSE=0.1276130
# glbMdlTuneParams <- myrbind_df(glbMdlTuneParams, rbind(data.frame()
# ,data.frame(method="svmPoly", parameter="degree", min=1, max=5, by=1) #seq(1, 5, 1)
# ,data.frame(method="svmPoly", parameter="scale", vals="0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1")
# ,data.frame(method="svmPoly", parameter="C", vals="0.50, 1.00, 2.00, 3.00, 4.00")
# ))
#svmRadial
# sigma=[0.08674323]; C=0.25 0.50 1.00 [2.00] 4.00; RMSE=0.1614957
#glb2Sav(); all.equal(sav_models_df, glb_models_df)
glb_preproc_methods <- NULL
# c("YeoJohnson", "center.scale", "range", "pca", "ica", "spatialSign")
# Baseline prediction model feature(s)
glb_Baseline_mdl_var <- NULL # or c("<feat>")
glbMdlMetric_terms <- NULL # or matrix(c(
# 0,1,2,3,4,
# 2,0,1,2,3,
# 4,2,0,1,2,
# 6,4,2,0,1,
# 8,6,4,2,0
# ), byrow=TRUE, nrow=5)
glbMdlMetricSummary <- NULL # or "<metric_name>"
glbMdlMetricMaximize <- NULL # or FALSE (TRUE is not the default for both classification & regression)
glbMdlMetricSummaryFn <- NULL # or function(data, lev=NULL, model=NULL) {
# confusion_mtrx <- t(as.matrix(confusionMatrix(data$pred, data$obs)))
# #print(confusion_mtrx)
# #print(confusion_mtrx * glbMdlMetric_terms)
# metric <- sum(confusion_mtrx * glbMdlMetric_terms) / nrow(data)
# names(metric) <- glbMdlMetricSummary
# return(metric)
# }
glbMdlCheckRcv <- FALSE # Turn it on when needed; otherwise takes long time
glb_rcv_n_folds <- 3 # or NULL
glb_rcv_n_repeats <- 3 # or NULL
glb_clf_proba_threshold <- NULL # 0.5
# Model selection criteria
if (glb_is_regression)
glbMdlMetricsEval <- c("min.RMSE.OOB", "max.R.sq.OOB", "max.Adj.R.sq.fit", "min.RMSE.fit")
#glbMdlMetricsEval <- c("min.RMSE.fit", "max.R.sq.fit", "max.Adj.R.sq.fit")
if (glb_is_classification) {
if (glb_is_binomial)
glbMdlMetricsEval <-
c("max.Accuracy.OOB", "max.AUCROCR.OOB", "max.AUCpROC.OOB", "min.aic.fit", "max.Accuracy.fit") else
glbMdlMetricsEval <- c("max.Accuracy.OOB", "max.Kappa.OOB")
}
# select from NULL [no ensemble models], "auto" [all models better than MFO or Baseline], c(mdl_ids in glb_models_lst) [Typically top-rated models in auto]
glb_mdl_ensemble <- NULL
# "%<d-% setdiff(mygetEnsembleAutoMdlIds(), 'CSM.X.rf')"
# c(<comma-separated-mdlIds>
# )
# Only for classifications; for regressions remove "(.*)\\.prob" form the regex
# tmp_fitobs_df <- glbObsFit[, grep(paste0("^", gsub(".", "\\.", mygetPredictIds$value, fixed = TRUE), "CSM\\.X\\.(.*)\\.prob"), names(glbObsFit), value = TRUE)]; cor_mtrx <- cor(tmp_fitobs_df); cor_vctr <- sort(cor_mtrx[row.names(orderBy(~-Overall, varImp(glb_models_lst[["Ensemble.repeatedcv.glmnet"]])$imp))[1], ]); summary(cor_vctr); cor_vctr
#ntv.glm <- glm(reformulate(indep_vars, glb_rsp_var), family = "binomial", data = glbObsFit)
#step.glm <- step(ntv.glm)
glb_sel_mdl_id <- "All.X##rcv#glmnet" #select from c(NULL, "All.X##rcv#glmnet", "RFE.X##rcv#glmnet", <mdlId>)
glb_fin_mdl_id <- NULL #select from c(NULL, glb_sel_mdl_id)
glb_dsp_cols <- c(glbFeatsId, glbFeatsCategory, glb_rsp_var
# List critical cols excl. glbFeatsId, glbFeatsCategory & glb_rsp_var
)
# Output specs
glbOutDataVizFname <- NULL # choose from c(NULL, "<projectId>_obsall.csv")
glb_out_obs <- NULL # select from c(NULL : default to "new", "all", "new", "trn")
glb_out_vars_lst <- list()
# glbFeatsId will be the first output column, by default
if (glb_is_classification && glb_is_binomial) {
glb_out_vars_lst[["Probability1"]] <-
"%<d-% mygetPredictIds(glb_rsp_var, glb_fin_mdl_id)$prob"
} else {
glb_out_vars_lst[[glb_rsp_var]] <-
"%<d-% mygetPredictIds(glb_rsp_var, glb_fin_mdl_id)$value"
}
# glb_out_vars_lst[[glb_rsp_var_raw]] <- glb_rsp_var_raw
# glb_out_vars_lst[[paste0(head(unlist(strsplit(mygetPredictIds$value, "")), -1), collapse = "")]] <-
glbOutStackFnames <- NULL #: default
# c("ebayipads_txt_assoc1_out_bid1_stack.csv") # manual stack
# c("ebayipads_finmdl_bid1_out_nnet_1.csv") # universal stack
glb_out_pfx <- "Faces_tmplt_"
glb_save_envir <- FALSE # or TRUE
# Depict process
glb_analytics_pn <- petrinet(name = "glb_analytics_pn",
trans_df = data.frame(id = 1:6,
name = c("data.training.all","data.new",
"model.selected","model.final",
"data.training.all.prediction","data.new.prediction"),
x=c( -5,-5,-15,-25,-25,-35),
y=c( -5, 5, 0, 0, -5, 5)
),
places_df=data.frame(id=1:4,
name=c("bgn","fit.data.training.all","predict.data.new","end"),
x=c( -0, -20, -30, -40),
y=c( 0, 0, 0, 0),
M0=c( 3, 0, 0, 0)
),
arcs_df = data.frame(
begin = c("bgn","bgn","bgn",
"data.training.all","model.selected","fit.data.training.all",
"fit.data.training.all","model.final",
"data.new","predict.data.new",
"data.training.all.prediction","data.new.prediction"),
end = c("data.training.all","data.new","model.selected",
"fit.data.training.all","fit.data.training.all","model.final",
"data.training.all.prediction","predict.data.new",
"predict.data.new","data.new.prediction",
"end","end")
))
#print(ggplot.petrinet(glb_analytics_pn))
print(ggplot.petrinet(glb_analytics_pn) + coord_flip())## Loading required package: grid
glb_analytics_avl_objs <- NULL
glb_chunks_df <- myadd_chunk(NULL, "import.data")## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 1 import.data 1 0 0 14.827 NA NAStep 1.0: import data
chunk option: eval=
## [1] "Reading file ./data/training/training.csv..."
## [1] "dimensions of data in ./data/training/training.csv: 7,049 rows x 31 cols"
## left_eye_center_x left_eye_center_y right_eye_center_x
## 1 66.03356 39.00227 30.22701
## 2 64.33294 34.97008 29.94928
## 3 65.05705 34.90964 30.90379
## 4 65.22574 37.26177 32.02310
## 5 66.72530 39.62126 32.24481
## 6 69.68075 39.96875 29.18355
## right_eye_center_y left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 1 36.42168 59.58208 39.64742
## 2 33.44871 58.85617 35.27435
## 3 34.90964 59.41200 36.32097
## 4 37.26177 60.00334 39.12718
## 5 38.04203 58.56589 39.62126
## 6 37.56336 62.86430 40.16927
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y right_eye_inner_corner_x
## 1 73.13035 39.97000 36.35657
## 2 70.72272 36.18717 36.03472
## 3 70.98442 36.32097 37.67811
## 4 72.31471 38.38097 37.61864
## 5 72.51593 39.88447 36.98238
## 6 76.89824 41.17189 36.40105
## right_eye_inner_corner_y right_eye_outer_corner_x
## 1 37.38940 23.45287
## 2 34.36153 24.47251
## 3 36.32097 24.97642
## 4 38.75411 25.30727
## 5 39.09485 22.50611
## 6 39.36763 21.76553
## right_eye_outer_corner_y left_eyebrow_inner_end_x
## 1 37.38940 56.95326
## 2 33.14444 53.98740
## 3 36.60322 55.74253
## 4 38.00790 56.43381
## 5 38.30524 57.24957
## 6 38.56553 59.76628
## left_eyebrow_inner_end_y left_eyebrow_outer_end_x
## 1 29.03365 80.22713
## 2 28.27595 78.63421
## 3 27.57095 78.88737
## 4 30.92986 77.91026
## 5 30.67218 77.76294
## 6 31.65129 83.31364
## left_eyebrow_outer_end_y right_eyebrow_inner_end_x
## 1 32.22814 40.22761
## 2 30.40592 42.72885
## 3 32.65162 42.19389
## 4 31.66573 41.67151
## 5 31.73725 38.03544
## 6 35.35806 39.40800
## right_eyebrow_inner_end_y right_eyebrow_outer_end_x
## 1 29.00232 16.35638
## 2 26.14604 16.86536
## 3 28.13545 16.79116
## 4 31.04999 20.45802
## 5 30.93538 15.92587
## 6 30.54639 14.94908
## right_eyebrow_outer_end_y nose_tip_x nose_tip_y mouth_left_corner_x
## 1 29.64747 44.42057 57.06680 61.19531
## 2 27.05886 48.20630 55.66094 56.42145
## 3 32.08712 47.55726 53.53895 60.82295
## 4 29.90934 51.88508 54.16654 65.59889
## 5 30.67218 43.29953 64.88952 60.67141
## 6 32.15013 52.46849 58.80000 64.86908
## mouth_left_corner_y mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y
## 1 79.97017 28.61450 77.38899
## 2 76.35200 35.12238 76.04766
## 3 73.01432 33.72632 72.73200
## 4 72.70372 37.24550 74.19548
## 5 77.52324 31.19175 76.99730
## 6 82.47118 31.99043 81.66908
## mouth_center_top_lip_x mouth_center_top_lip_y mouth_center_bottom_lip_x
## 1 43.31260 72.93546 43.13071
## 2 46.68460 70.26655 45.46791
## 3 47.27495 70.19179 47.27495
## 4 50.30317 70.09169 51.56118
## 5 44.96275 73.70739 44.22714
## 6 49.30811 78.48763 49.43237
## mouth_center_bottom_lip_y
## 1 84.48577
## 2 85.48017
## 3 78.65937
## 4 78.26838
## 5 86.87117
## 6 93.89877
## Image
## 1 238 236 237 238 240 240 239 241 241 243 240 239 231 212 190 173 148 122 104 92 79 73 74 73 73 74 81 74 60 64 75 86 93 102 100 105 109 114 121 127 132 134 137 137 140 139 138 137 137 140 141 143 144 147 148 149 147 147 148 145 147 144 146 147 147 143 134 130 130 128 116 104 98 90 82 78 85 88 86 80 77 87 108 111 115 128 133 188 242 252 250 248 251 250 250 250 235 238 236 238 238 237 238 242 241 239 237 233 215 195 187 156 119 103 93 78 68 73 75 75 72 75 70 61 66 77 91 96 106 108 113 120 125 131 134 138 135 138 139 145 144 144 142 140 141 141 148 147 150 149 152 151 149 150 147 148 144 148 144 146 146 143 139 128 132 135 128 112 104 97 87 78 79 83 85 83 75 75 89 109 111 117 117 130 194 243 251 249 250 249 250 251 237 236 237 238 237 238 241 238 238 238 241 221 195 187 163 124 106 95 81 68 70 73 73 72 73 69 65 74 82 94 103 110 111 119 127 135 140 139 144 144 145 143 143 143 146 144 144 147 146 148 147 150 146 147 150 150 149 147 147 144 147 144 149 146 144 144 144 140 131 133 133 125 110 106 96 83 79 79 86 86 81 71 73 95 112 107 111 119 139 200 245 252 252 251 251 250 236 237 237 235 236 239 239 238 239 240 232 201 182 164 121 103 99 83 70 67 72 73 74 73 68 67 75 84 96 107 112 116 121 131 137 143 146 147 146 145 148 148 147 143 148 149 148 148 147 148 149 151 152 153 149 149 149 147 147 150 151 148 150 147 149 147 145 146 141 129 129 129 115 108 108 92 78 80 84 88 87 78 73 74 98 111 104 114 128 145 201 245 253 251 251 250 235 236 236 236 237 239 239 239 239 234 215 186 154 124 103 92 80 69 65 68 69 73 72 71 67 75 86 96 107 112 123 130 141 143 148 149 150 151 147 147 145 150 147 147 147 147 148 149 149 148 153 152 155 150 153 153 152 153 149 150 148 154 149 152 151 149 147 144 147 140 135 127 124 114 114 102 83 80 82 86 88 87 75 71 79 102 110 109 121 129 145 209 247 251 250 251 235 233 236 235 237 236 239 237 235 225 205 161 120 105 95 85 75 66 66 69 68 66 65 67 76 85 97 109 114 126 132 141 142 145 149 152 150 148 149 147 152 145 146 148 149 150 150 150 147 152 152 153 150 153 153 153 151 149 150 147 150 149 153 152 152 151 149 152 146 147 141 137 129 122 112 109 97 82 78 81 87 87 82 73 71 84 99 106 115 136 134 148 215 248 250 249 233 235 234 234 238 239 236 239 231 213 178 124 104 92 85 78 70 71 67 67 69 68 70 76 85 99 113 120 127 134 140 145 143 147 152 153 153 152 152 154 151 151 151 152 152 153 154 153 153 152 154 155 155 156 154 156 154 153 152 154 153 152 152 153 153 151 151 150 148 147 147 143 135 129 120 112 106 92 81 78 87 89 88 77 71 75 92 106 107 123 142 129 164 225 248 249 234 237 234 235 236 237 235 236 222 191 140 102 91 84 80 71 69 73 68 66 65 69 75 90 101 113 121 130 139 141 145 145 146 146 151 151 153 155 152 152 150 157 153 155 153 156 155 155 154 153 157 156 160 155 156 155 156 156 153 159 157 156 153 155 154 153 153 152 152 147 150 144 144 137 129 117 109 103 90 81 83 88 86 84 70 70 84 95 100 107 126 144 148 186 238 250 234 233 232 232 236 236 236 233 219 158 107 90 85 83 71 66 68 69 67 69 71 74 93 105 116 123 131 138 140 145 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## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
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## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
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## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
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## 6975 NA NA
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
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## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
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## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
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## 3590 NA NA
## 5129 NA NA
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## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y nose_tip_x
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## nose_tip_y mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
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## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y mouth_center_top_lip_x
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## 3590 NA NA NA
## 5129 NA NA NA
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## 6975 NA NA NA
## mouth_center_top_lip_y mouth_center_bottom_lip_x
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## 3590 NA 52.46453
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## mouth_center_bottom_lip_y
## 244 83.96773
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## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y mouth_center_top_lip_x
## 7044 NA NA NA
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## mouth_center_top_lip_y mouth_center_bottom_lip_x
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## mouth_center_bottom_lip_y
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## Image
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## $ left_eyebrow_outer_end_x : num 80.2 78.6 78.9 77.9 77.8 ...
## $ left_eyebrow_outer_end_y : num 32.2 30.4 32.7 31.7 31.7 ...
## $ right_eyebrow_inner_end_x: num 40.2 42.7 42.2 41.7 38 ...
## $ right_eyebrow_inner_end_y: num 29 26.1 28.1 31 30.9 ...
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## $ right_eyebrow_outer_end_y: num 29.6 27.1 32.1 29.9 30.7 ...
## $ nose_tip_x : num 44.4 48.2 47.6 51.9 43.3 ...
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## $ mouth_left_corner_x : num 61.2 56.4 60.8 65.6 60.7 ...
## $ mouth_left_corner_y : num 80 76.4 73 72.7 77.5 ...
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## $ mouth_right_corner_y : num 77.4 76 72.7 74.2 77 ...
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## $ mouth_center_bottom_lip_x: num 43.1 45.5 47.3 51.6 44.2 ...
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76 78 74 70 96 99 89 84 92 89 75 77 85 98 122 116 115 113 109 108 113 108 93 104 113 110 110 106 108 108 109 110 112 120 125 127 124 119 114 111 113 112 101 86 81 75 74 76 79 81 79 77 82 82 78 72 66 83 90 75 61 61 66 72 64 79 82 70 74 53 57 70 72 64 58 61 64 64 59 51 47 59 56 51 47 46 50 60 73 84 78 62 60 60 65 71 77 78 76 72 96 97 87 82 92 89 74 74 81 93 116 111 111 109 107 106 110 104 89 102 113 112 113
## 'data.frame': 1783 obs. of 2 variables:
## $ ImageId: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Image : chr "182 183 182 182 180 180 176 169 156 137 124 103 79 62 54 56 58 48 49 45 39 37 42 43 52 61 78 93 104 107 114 115 117 122 120 122"| __truncated__ "76 87 81 72 65 59 64 76 69 42 31 38 49 58 58 47 37 33 32 33 35 50 55 54 50 51 61 78 92 100 101 79 55 47 52 50 47 39 38 52 46 25"| __truncated__ "177 176 174 170 169 169 168 166 166 166 161 140 69 5 1 2 1 18 61 96 110 122 129 129 127 125 125 119 112 110 111 107 102 102 99 "| __truncated__ "176 174 174 175 174 174 176 176 175 171 165 157 143 134 134 137 138 137 135 135 134 137 135 128 128 129 122 110 107 112 115 123"| __truncated__ ...
## - attr(*, "comment")= chr "glbObsNew"
## NULL## Warning: dropping vars: Image## [1] "Creating new feature: .pos..."
## [1] "Creating new feature: ImageId..."## [1] "Partition stats:"## Loading required package: sqldf
## Loading required package: gsubfn
## Loading required package: proto
## Loading required package: RSQLite
## Loading required package: DBI
## Loading required package: tcltk## left_eye_center_x.cut.fctr .src .n
## 1 (46.7,70.7] Train 6652
## 2 <NA> Test 1783
## 3 (70.7,94.8] Train 342
## 4 (22.7,46.7] Train 45
## 5 <NA> Train 10
## left_eye_center_x.cut.fctr .src .n
## 1 (46.7,70.7] Train 6652
## 2 <NA> Test 1783
## 3 (70.7,94.8] Train 342
## 4 (22.7,46.7] Train 45
## 5 <NA> Train 10
## .src .n
## 1 Train 7049
## 2 Test 1783## [1] "Running glbObsDropCondition filter: (is.na(glbObsAll[, glb_rsp_var_raw]) & grepl(\"Train\", glbObsAll[, glbFeatsId]))"
## [1] "Partition stats:"
## left_eye_center_x.cut.fctr .src .n
## 1 (46.7,70.7] Train 6652
## 2 <NA> Test 1783
## 3 (70.7,94.8] Train 342
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## left_eye_center_x.cut.fctr .src .n
## 1 (46.7,70.7] Train 6652
## 2 <NA> Test 1783
## 3 (70.7,94.8] Train 342
## 4 (22.7,46.7] Train 45
## .src .n
## 1 Train 7039
## 2 Test 1783## Loading required package: lazyeval
## Loading required package: gdata
## gdata: read.xls support for 'XLS' (Excel 97-2004) files ENABLED.
##
## gdata: read.xls support for 'XLSX' (Excel 2007+) files ENABLED.
##
## Attaching package: 'gdata'
##
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## combine, first, last
##
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## nobs
##
## The following object is masked from 'package:utils':
##
## object.size## [1] "Found 0 duplicates by all features:"## NULL## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 1 import.data 1 0 0 14.827 78.121 63.294
## 2 inspect.data 2 0 0 78.121 NA NAStep 2.0: inspect data
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 1783 rows containing non-finite values (stat_bin).
## [1] "numeric data missing in : "
## left_eye_center_x left_eye_center_y
## 1783 1783
## right_eye_center_x right_eye_center_y
## 1789 1789
## left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 6556 6556
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 6557 6557
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 6603 6603
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 6561 6561
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y
## 6594 6594
## nose_tip_x nose_tip_y
## 1783 1783
## mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 6562 6562
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y
## 6561 6561
## mouth_center_top_lip_x mouth_center_top_lip_y
## 6557 6557
## mouth_center_bottom_lip_x mouth_center_bottom_lip_y
## 1816 1816
## [1] "numeric data w/ 0s in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ Infs in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ NaNs in : "
## named integer(0)
## [1] "string data missing in : "
## ImageId
## 0
## Warning: Removed 1783 rows containing non-finite values (stat_smooth).## Warning: Removed 1783 rows containing non-finite values (stat_smooth).## Warning: Removed 1783 rows containing missing values (geom_point).## Warning: Removed 1783 rows containing non-finite values (stat_smooth).## Warning: Removed 1783 rows containing non-finite values (stat_smooth).## Warning: Removed 1783 rows containing missing values (geom_point).
## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 2 inspect.data 2 0 0 78.121 84.733 6.612
## 3 scrub.data 2 1 1 84.733 NA NAStep 2.1: scrub data
## [1] "numeric data missing in : "
## left_eye_center_x left_eye_center_y
## 1783 1783
## right_eye_center_x right_eye_center_y
## 1789 1789
## left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 6556 6556
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
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## 6559 6559
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 6557 6557
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 6603 6603
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 6561 6561
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y
## 6594 6594
## nose_tip_x nose_tip_y
## 1783 1783
## mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 6562 6562
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y
## 6561 6561
## mouth_center_top_lip_x mouth_center_top_lip_y
## 6557 6557
## mouth_center_bottom_lip_x mouth_center_bottom_lip_y
## 1816 1816
## [1] "numeric data w/ 0s in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ Infs in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ NaNs in : "
## named integer(0)
## [1] "string data missing in : "
## ImageId
## 0## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 3 scrub.data 2 1 1 84.733 86.41 1.677
## 4 transform.data 2 2 2 86.411 NA NAStep 2.2: transform data
## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 4 transform.data 2 2 2 86.411 86.451 0.04
## 5 extract.features 3 0 0 86.451 NA NAStep 3.0: extract features
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 5 extract.features 3 0 0 86.451 86.471
## 6 extract.features.string 3 1 1 86.471 NA
## elapsed
## 5 0.02
## 6 NAStep 3.1: extract features string
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 1 extract.features.string.bgn 1 0 0 86.499 NA
## elapsed
## 1 NA## label step_major step_minor
## 1 extract.features.string.bgn 1 0
## 2 extract.features.stringfactorize.str.vars 2 0
## label_minor bgn end elapsed
## 1 0 86.499 86.509 0.01
## 2 0 86.510 NA NA## .src ImageId
## ".src" "ImageId"## label step_major step_minor label_minor bgn
## 6 extract.features.string 3 1 1 86.471
## 7 extract.features.datetime 3 2 2 86.524
## end elapsed
## 6 86.523 0.053
## 7 NA NAStep 3.2: extract features datetime
## label step_major step_minor label_minor bgn
## 1 extract.features.datetime.bgn 1 0 0 86.552
## end elapsed
## 1 NA NA## label step_major step_minor label_minor bgn
## 7 extract.features.datetime 3 2 2 86.524
## 8 extract.features.price 3 3 3 86.561
## end elapsed
## 7 86.561 0.037
## 8 NA NAStep 3.3: extract features price
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 1 extract.features.price.bgn 1 0 0 86.593 NA
## elapsed
## 1 NA## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 8 extract.features.price 3 3 3 86.561 86.602
## 9 extract.features.text 3 4 4 86.603 NA
## elapsed
## 8 0.042
## 9 NAStep 3.4: extract features text
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 1 extract.features.text.bgn 1 0 0 86.648 NA
## elapsed
## 1 NA## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 9 extract.features.text 3 4 4 86.603 86.657
## 10 extract.features.end 3 5 5 86.657 NA
## elapsed
## 9 0.054
## 10 NAStep 3.5: extract features end
## time trans "bgn " "fit.data.training.all " "predict.data.new " "end "
## 0.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected firing: data.training.all
## 1.0000 1 2 1 0 0
## 1.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected model.final data.training.all.prediction firing: data.new
## 2.0000 2 1 1 1 0
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 10 extract.features.end 3 5 5 86.657 87.526
## 11 manage.missing.data 4 0 0 87.527 NA
## elapsed
## 10 0.87
## 11 NAStep 4.0: manage missing data
## [1] "numeric data missing in : "
## left_eye_center_x left_eye_center_y
## 1783 1783
## right_eye_center_x right_eye_center_y
## 1789 1789
## left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 6556 6556
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 6557 6557
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 6603 6603
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 6561 6561
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y
## 6594 6594
## nose_tip_x nose_tip_y
## 1783 1783
## mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 6562 6562
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y
## 6561 6561
## mouth_center_top_lip_x mouth_center_top_lip_y
## 6557 6557
## mouth_center_bottom_lip_x mouth_center_bottom_lip_y
## 1816 1816
## [1] "numeric data w/ 0s in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ Infs in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ NaNs in : "
## named integer(0)
## [1] "string data missing in : "
## ImageId
## 0## [1] "numeric data missing in : "
## left_eye_center_x left_eye_center_y
## 1783 1783
## right_eye_center_x right_eye_center_y
## 1789 1789
## left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 6556 6556
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 6557 6557
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 6603 6603
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 6561 6561
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y
## 6594 6594
## nose_tip_x nose_tip_y
## 1783 1783
## mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 6562 6562
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y
## 6561 6561
## mouth_center_top_lip_x mouth_center_top_lip_y
## 6557 6557
## mouth_center_bottom_lip_x mouth_center_bottom_lip_y
## 1816 1816
## [1] "numeric data w/ 0s in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ Infs in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ NaNs in : "
## named integer(0)
## [1] "string data missing in : "
## ImageId
## 0## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 11 manage.missing.data 4 0 0 87.527 87.931
## 12 cluster.data 5 0 0 87.931 NA
## elapsed
## 11 0.404
## 12 NAStep 5.0: cluster data
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 12 cluster.data 5 0 0 87.931 87.981
## 13 partition.data.training 6 0 0 87.981 NA
## elapsed
## 12 0.05
## 13 NAStep 6.0: partition data training
## Loading required package: reshape2
## Loading required package: sampling
##
## Attaching package: 'sampling'
##
## The following objects are masked from 'package:survival':
##
## cluster, strata
##
## The following object is masked from 'package:caret':
##
## cluster## .category .n.Fit .n.OOB .n.Tst .freqRatio.Fit .freqRatio.OOB
## 1 .dummy 18 7021 1783 1 1
## .freqRatio.Tst
## 1 1## [1] "glbObsAll: "## [1] 8822 36## [1] "glbObsTrn: "## [1] 7039 36## [1] "glbObsFit: "## [1] 18 35## [1] "glbObsOOB: "## [1] 7021 35## [1] "glbObsNew: "## [1] 1783 35## Warning in rm(split): object 'split' not found## label step_major step_minor label_minor bgn
## 13 partition.data.training 6 0 0 87.981
## 14 select.features 7 0 0 346.714
## end elapsed
## 13 346.713 258.732
## 14 NA NAStep 7.0: select features
## Warning in cor(data.matrix(entity_df[, sel_feats]), y =
## as.numeric(entity_df[, : the standard deviation is zero## cor.y exclude.as.feat cor.y.abs
## left_eye_outer_corner_x 0.879976441 1 0.879976441
## left_eye_inner_corner_x 0.856572062 1 0.856572062
## left_eyebrow_outer_end_x 0.796637877 1 0.796637877
## left_eyebrow_inner_end_x 0.631805012 1 0.631805012
## nose_tip_x 0.457467547 1 0.457467547
## mouth_left_corner_x 0.422891342 1 0.422891342
## mouth_center_bottom_lip_x 0.374314178 1 0.374314178
## right_eye_inner_corner_x 0.308648848 1 0.308648848
## mouth_left_corner_y 0.284087076 1 0.284087076
## right_eye_center_x 0.274459196 1 0.274459196
## right_eyebrow_inner_end_x 0.268462848 1 0.268462848
## mouth_center_bottom_lip_y 0.265655182 1 0.265655182
## mouth_center_top_lip_x 0.260752995 1 0.260752995
## mouth_right_corner_y 0.202841552 1 0.202841552
## nose_tip_y 0.192274232 1 0.192274232
## mouth_center_top_lip_y 0.151302193 1 0.151302193
## left_eye_outer_corner_y 0.062128134 1 0.062128134
## .pos 0.053615179 0 0.053615179
## left_eye_center_y 0.029907546 1 0.029907546
## left_eye_inner_corner_y 0.022211192 1 0.022211192
## mouth_right_corner_x -0.008381762 1 0.008381762
## .rnorm -0.023380852 0 0.023380852
## right_eye_outer_corner_x -0.065015870 1 0.065015870
## left_eyebrow_outer_end_y -0.071141289 1 0.071141289
## right_eye_outer_corner_y -0.075857186 1 0.075857186
## right_eye_inner_corner_y -0.104697821 1 0.104697821
## left_eyebrow_inner_end_y -0.128192861 1 0.128192861
## right_eyebrow_outer_end_x -0.137145707 1 0.137145707
## right_eye_center_y -0.154727956 1 0.154727956
## right_eyebrow_outer_end_y -0.190547966 1 0.190547966
## right_eyebrow_inner_end_y -0.201853036 1 0.201853036
## .category NA 1 NA
## cor.high.X freqRatio percentUnique zeroVar nzv
## left_eye_outer_corner_x NA 1.0 31.97897429 FALSE FALSE
## left_eye_inner_corner_x NA 1.0 32.07842023 FALSE FALSE
## left_eyebrow_outer_end_x NA 1.0 31.43912488 FALSE FALSE
## left_eyebrow_inner_end_x NA 1.0 32.10683336 FALSE FALSE
## nose_tip_x NA 1.0 99.55959653 FALSE FALSE
## mouth_left_corner_x NA 1.0 31.95056116 FALSE FALSE
## mouth_center_bottom_lip_x NA 1.0 98.99133400 FALSE FALSE
## right_eye_inner_corner_x NA 2.5 31.92214803 FALSE FALSE
## mouth_left_corner_y NA 1.0 31.96476772 FALSE FALSE
## right_eye_center_x NA 1.0 99.77269499 FALSE FALSE
## right_eyebrow_inner_end_x NA 1.0 31.99318085 FALSE FALSE
## mouth_center_bottom_lip_y NA 1.0 99.20443245 FALSE FALSE
## mouth_center_top_lip_x NA 1.0 32.06421367 FALSE FALSE
## mouth_right_corner_y NA 1.0 31.95056116 FALSE FALSE
## nose_tip_y NA 1.0 99.73007529 FALSE FALSE
## mouth_center_top_lip_y NA 1.0 32.06421367 FALSE FALSE
## left_eye_outer_corner_y NA 1.0 31.87952834 FALSE FALSE
## .pos NA 1.0 100.00000000 FALSE FALSE
## left_eye_center_y NA 1.0 99.68745560 FALSE FALSE
## left_eye_inner_corner_y NA 1.0 31.87952834 FALSE FALSE
## mouth_right_corner_x NA 1.0 31.97897429 FALSE FALSE
## .rnorm NA 1.0 100.00000000 FALSE FALSE
## right_eye_outer_corner_x NA 1.0 32.00738741 FALSE FALSE
## left_eyebrow_outer_end_y NA 1.5 31.36809206 FALSE FALSE
## right_eye_outer_corner_y NA 1.0 31.97897429 FALSE FALSE
## right_eye_inner_corner_y NA 1.0 31.93635460 FALSE FALSE
## left_eyebrow_inner_end_y NA 1.0 32.03580054 FALSE FALSE
## right_eyebrow_outer_end_x NA 1.0 31.59539707 FALSE FALSE
## right_eye_center_y NA 1.0 99.58800966 FALSE FALSE
## right_eyebrow_outer_end_y NA 1.0 31.58119051 FALSE FALSE
## right_eyebrow_inner_end_y NA 1.0 31.95056116 FALSE FALSE
## .category NA 0.0 0.01420656 TRUE TRUE
## is.cor.y.abs.low
## left_eye_outer_corner_x FALSE
## left_eye_inner_corner_x FALSE
## left_eyebrow_outer_end_x FALSE
## left_eyebrow_inner_end_x FALSE
## nose_tip_x FALSE
## mouth_left_corner_x FALSE
## mouth_center_bottom_lip_x FALSE
## right_eye_inner_corner_x FALSE
## mouth_left_corner_y FALSE
## right_eye_center_x FALSE
## right_eyebrow_inner_end_x FALSE
## mouth_center_bottom_lip_y FALSE
## mouth_center_top_lip_x FALSE
## mouth_right_corner_y FALSE
## nose_tip_y FALSE
## mouth_center_top_lip_y FALSE
## left_eye_outer_corner_y FALSE
## .pos FALSE
## left_eye_center_y FALSE
## left_eye_inner_corner_y TRUE
## mouth_right_corner_x TRUE
## .rnorm FALSE
## right_eye_outer_corner_x FALSE
## left_eyebrow_outer_end_y FALSE
## right_eye_outer_corner_y FALSE
## right_eye_inner_corner_y FALSE
## left_eyebrow_inner_end_y FALSE
## right_eyebrow_outer_end_x FALSE
## right_eye_center_y FALSE
## right_eyebrow_outer_end_y FALSE
## right_eyebrow_inner_end_y FALSE
## .category NA## Warning in myplot_scatter(plt_feats_df, "percentUnique", "freqRatio",
## colorcol_name = "nzv", : converting nzv to class:factor## Warning: Removed 31 rows containing missing values (geom_point).## Warning: Removed 31 rows containing missing values (geom_point).## Warning: Removed 31 rows containing missing values (geom_point).
## cor.y exclude.as.feat cor.y.abs cor.high.X freqRatio
## .category NA 1 NA NA 0
## percentUnique zeroVar nzv is.cor.y.abs.low
## .category 0.01420656 TRUE TRUE NA
## [1] "numeric data missing in : "
## left_eye_center_x left_eye_center_y
## 1783 1783
## right_eye_center_x right_eye_center_y
## 1789 1789
## left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 6556 6556
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
## 6559 6559
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 6559 6559
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 6557 6557
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 6603 6603
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 6561 6561
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y
## 6594 6594
## nose_tip_x nose_tip_y
## 1783 1783
## mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 6562 6562
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y
## 6561 6561
## mouth_center_top_lip_x mouth_center_top_lip_y
## 6557 6557
## mouth_center_bottom_lip_x mouth_center_bottom_lip_y
## 1816 1816
## [1] "numeric data w/ 0s in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ Infs in : "
## named integer(0)
## [1] "numeric data w/ NaNs in : "
## named integer(0)
## [1] "string data missing in : "
## ImageId .lcn
## 0 1783## [1] "glb_feats_df:"## [1] 32 12## id exclude.as.feat rsp_var
## left_eye_center_x left_eye_center_x TRUE TRUE## id cor.y exclude.as.feat cor.y.abs
## left_eye_center_x left_eye_center_x NA TRUE NA
## cor.high.X freqRatio percentUnique zeroVar nzv
## left_eye_center_x NA NA NA NA NA
## is.cor.y.abs.low interaction.feat shapiro.test.p.value
## left_eye_center_x NA NA NA
## rsp_var_raw id_var rsp_var
## left_eye_center_x NA NA TRUE## [1] "glb_feats_df vs. glbObsAll: "## character(0)## [1] "glbObsAll vs. glb_feats_df: "## character(0)## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 14 select.features 7 0 0 346.714 349.598
## 15 fit.models 8 0 0 349.599 NA
## elapsed
## 14 2.884
## 15 NAStep 8.0: fit models
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(NULL, "fit.models_0_bgn", label.minor = "setup")## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 1 fit.models_0_bgn 1 0 setup 350.196 NA NA# load(paste0(glb_out_pfx, "dsk.RData"))
get_model_sel_frmla <- function() {
model_evl_terms <- c(NULL)
# min.aic.fit might not be avl
lclMdlEvlCriteria <-
glbMdlMetricsEval[glbMdlMetricsEval %in% names(glb_models_df)]
for (metric in lclMdlEvlCriteria)
model_evl_terms <- c(model_evl_terms,
ifelse(length(grep("max", metric)) > 0, "-", "+"), metric)
if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
model_evl_terms <- c(model_evl_terms, "-", "opt.prob.threshold.OOB")
model_sel_frmla <- as.formula(paste(c("~ ", model_evl_terms), collapse = " "))
return(model_sel_frmla)
}
get_dsp_models_df <- function() {
dsp_models_cols <- c("id",
glbMdlMetricsEval[glbMdlMetricsEval %in% names(glb_models_df)],
grep("opt.", names(glb_models_df), fixed = TRUE, value = TRUE))
dsp_models_df <-
#orderBy(get_model_sel_frmla(), glb_models_df)[, c("id", glbMdlMetricsEval)]
orderBy(get_model_sel_frmla(), glb_models_df)[, dsp_models_cols]
nCvMdl <- sapply(glb_models_lst, function(mdl) nrow(mdl$results))
nParams <- sapply(glb_models_lst, function(mdl) ifelse(mdl$method == "custom", 0,
nrow(subset(modelLookup(mdl$method), parameter != "parameter"))))
# nCvMdl <- nCvMdl[names(nCvMdl) != "avNNet"]
# nParams <- nParams[names(nParams) != "avNNet"]
if (length(cvMdlProblems <- nCvMdl[nCvMdl <= nParams]) > 0) {
print("Cross Validation issues:")
warning("Cross Validation issues:")
print(cvMdlProblems)
}
pltMdls <- setdiff(names(nCvMdl), names(cvMdlProblems))
pltMdls <- setdiff(pltMdls, names(nParams[nParams == 0]))
# length(pltMdls) == 21
png(paste0(glb_out_pfx, "bestTune.png"), width = 480 * 2, height = 480 * 4)
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(ceiling(length(pltMdls) / 2.0), 2)))
pltIx <- 1
for (mdlId in pltMdls) {
print(ggplot(glb_models_lst[[mdlId]], highBestTune = TRUE) + labs(title = mdlId),
vp = viewport(layout.pos.row = ceiling(pltIx / 2.0),
layout.pos.col = ((pltIx - 1) %% 2) + 1))
pltIx <- pltIx + 1
}
dev.off()
if (all(row.names(dsp_models_df) != dsp_models_df$id))
row.names(dsp_models_df) <- dsp_models_df$id
return(dsp_models_df)
}
#get_dsp_models_df()
if (glb_is_classification && glb_is_binomial &&
(length(unique(glbObsFit[, glb_rsp_var])) < 2))
stop("glbObsFit$", glb_rsp_var, ": contains less than 2 unique values: ",
paste0(unique(glbObsFit[, glb_rsp_var]), collapse=", "))
max_cor_y_x_vars <- orderBy(~ -cor.y.abs,
subset(glb_feats_df, (exclude.as.feat == 0) & !nzv & !is.cor.y.abs.low &
is.na(cor.high.X)))[1:2, "id"]
max_cor_y_x_vars <- max_cor_y_x_vars[!is.na(max_cor_y_x_vars)]
if (!is.null(glb_Baseline_mdl_var)) {
if ((max_cor_y_x_vars[1] != glb_Baseline_mdl_var) &
(glb_feats_df[glb_feats_df$id == max_cor_y_x_vars[1], "cor.y.abs"] >
glb_feats_df[glb_feats_df$id == glb_Baseline_mdl_var, "cor.y.abs"]))
stop(max_cor_y_x_vars[1], " has a higher correlation with ", glb_rsp_var,
" than the Baseline var: ", glb_Baseline_mdl_var)
}
glb_model_type <- ifelse(glb_is_regression, "regression", "classification")
# Model specs
c("id.prefix", "method", "type",
# trainControl params
"preProc.method", "cv.n.folds", "cv.n.repeats", "summary.fn",
# train params
"metric", "metric.maximize", "tune.df")## [1] "id.prefix" "method" "type"
## [4] "preProc.method" "cv.n.folds" "cv.n.repeats"
## [7] "summary.fn" "metric" "metric.maximize"
## [10] "tune.df"# Baseline
if (!is.null(glb_Baseline_mdl_var)) {
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Baseline"), major.inc = FALSE,
label.minor = "mybaseln_classfr")
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_id="Baseline",
model_method="mybaseln_classfr",
indep_vars_vctr=glb_Baseline_mdl_var,
rsp_var=glb_rsp_var,
fit_df=glbObsFit, OOB_df=glbObsOOB)
}
# Most Frequent Outcome "MFO" model: mean(y) for regression
# Not using caret's nullModel since model stats not avl
# Cannot use rpart for multinomial classification since it predicts non-MFO
if (glb_is_classification) {
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "MFO"), major.inc = FALSE,
label.minor = "myMFO_classfr")
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "MFO", type = glb_model_type, trainControl.method = "none",
train.method = ifelse(glb_is_regression, "lm", "myMFO_classfr"))),
indep_vars = ".rnorm", rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
# "random" model - only for classification;
# none needed for regression since it is same as MFO
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Random"), major.inc = FALSE,
label.minor = "myrandom_classfr")
#stop(here"); glb2Sav(); all.equal(glb_models_df, sav_models_df)
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "Random", type = glb_model_type, trainControl.method = "none",
train.method = "myrandom_classfr")),
indep_vars = ".rnorm", rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
}
# Max.cor.Y
# Check impact of cv
# rpart is not a good candidate since caret does not optimize cp (only tuning parameter of rpart) well
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Max.cor.Y.rcv.*X*"), major.inc = FALSE,
label.minor = "glmnet")## label step_major step_minor label_minor bgn
## 1 fit.models_0_bgn 1 0 setup 350.196
## 2 fit.models_0_Max.cor.Y.rcv.*X* 1 1 glmnet 350.229
## end elapsed
## 1 350.229 0.033
## 2 NA NAret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst=myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst=list(
id.prefix="Max.cor.Y.rcv.1X1", type=glb_model_type, trainControl.method="none",
train.method="glmnet")),
indep_vars=max_cor_y_x_vars, rsp_var=glb_rsp_var,
fit_df=glbObsFit, OOB_df=glbObsOOB)## [1] "fitting model: Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet"
## [1] " indep_vars: .pos,.rnorm"## Loading required package: glmnet
## Loading required package: Matrix
## Loaded glmnet 2.0-2## Fitting alpha = 0.1, lambda = 0.00729 on full training set
## Length Class Mode
## a0 72 -none- numeric
## beta 144 dgCMatrix S4
## df 72 -none- numeric
## dim 2 -none- numeric
## lambda 72 -none- numeric
## dev.ratio 72 -none- numeric
## nulldev 1 -none- numeric
## npasses 1 -none- numeric
## jerr 1 -none- numeric
## offset 1 -none- logical
## call 5 -none- call
## nobs 1 -none- numeric
## lambdaOpt 1 -none- numeric
## xNames 2 -none- character
## problemType 1 -none- character
## tuneValue 2 data.frame list
## obsLevels 1 -none- logical
## [1] "min lambda > lambdaOpt:"
## (Intercept) .pos .rnorm
## 6.638513e+01 2.580269e-05 -3.953445e-01
## [1] "max lambda < lambdaOpt:"
## (Intercept) .pos .rnorm
## 6.638502e+01 2.591978e-05 -3.957112e-01
## id feats max.nTuningRuns
## 1 Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet .pos,.rnorm 0
## min.elapsedtime.everything min.elapsedtime.final max.R.sq.fit
## 1 0.746 0.01 0.0738624
## min.RMSE.fit max.Adj.R.sq.fit max.R.sq.OOB min.RMSE.OOB max.Adj.R.sq.OOB
## 1 1.304274 -0.04962261 -0.006919515 3.464762 -0.007206468if (glbMdlCheckRcv) {
# rcv_n_folds == 1 & rcv_n_repeats > 1 crashes
for (rcv_n_folds in seq(3, glb_rcv_n_folds + 2, 2))
for (rcv_n_repeats in seq(1, glb_rcv_n_repeats + 2, 2)) {
# Experiment specific code to avoid caret crash
# lcl_tune_models_df <- rbind(data.frame()
# ,data.frame(method = "glmnet", parameter = "alpha",
# vals = "0.100 0.325 0.550 0.775 1.000")
# ,data.frame(method = "glmnet", parameter = "lambda",
# vals = "9.342e-02")
# )
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst =
list(
id.prefix = paste0("Max.cor.Y.rcv.", rcv_n_folds, "X", rcv_n_repeats),
type = glb_model_type,
# tune.df = lcl_tune_models_df,
trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = rcv_n_folds,
trainControl.repeats = rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.method = "glmnet", train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize)),
indep_vars = max_cor_y_x_vars, rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
}
# Add parallel coordinates graph of glb_models_df[, glbMdlMetricsEval] to evaluate cv parameters
tmp_models_cols <- c("id", "max.nTuningRuns",
glbMdlMetricsEval[glbMdlMetricsEval %in% names(glb_models_df)],
grep("opt.", names(glb_models_df), fixed = TRUE, value = TRUE))
print(myplot_parcoord(obs_df = subset(glb_models_df,
grepl("Max.cor.Y.rcv.", id, fixed = TRUE),
select = -feats)[, tmp_models_cols],
id_var = "id"))
}
# Useful for stacking decisions
# fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
# paste0("fit.models_0_", "Max.cor.Y[rcv.1X1.cp.0|]"), major.inc = FALSE,
# label.minor = "rpart")
#
# ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
# id.prefix = "Max.cor.Y.rcv.1X1.cp.0", type = glb_model_type, trainControl.method = "none",
# train.method = "rpart",
# tune.df=data.frame(method="rpart", parameter="cp", min=0.0, max=0.0, by=0.1))),
# indep_vars=max_cor_y_x_vars, rsp_var=glb_rsp_var,
# fit_df=glbObsFit, OOB_df=glbObsOOB)
#stop(here"); glb2Sav(); all.equal(glb_models_df, sav_models_df)
# if (glb_is_regression || glb_is_binomial) # For multinomials this model will be run next by default
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "Max.cor.Y",
type = glb_model_type, trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds,
trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
trainControl.allowParallel = glbMdlAllowParallel,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = "rpart")),
indep_vars = max_cor_y_x_vars, rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)## [1] "fitting model: Max.cor.Y##rcv#rpart"
## [1] " indep_vars: .pos,.rnorm"## Loading required package: rpart## Warning in nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info =
## trainInfo, : There were missing values in resampled performance measures.## Aggregating results
## Fitting final model on full training set## Loading required package: rpart.plot
## Call:
## rpart(formula = .outcome ~ ., control = list(minsplit = 20, minbucket = 7,
## cp = 0, maxcompete = 4, maxsurrogate = 5, usesurrogate = 2,
## surrogatestyle = 0, maxdepth = 30, xval = 0))
## n= 18
##
## CP nsplit rel error
## 1 0 0 1
##
## Node number 1: 18 observations
## mean=66.27144, MSE=1.836801
##
## n= 18
##
## node), split, n, deviance, yval
## * denotes terminal node
##
## 1) root 18 33.06242 66.27144 *
## id feats max.nTuningRuns
## 1 Max.cor.Y##rcv#rpart .pos,.rnorm 1
## min.elapsedtime.everything min.elapsedtime.final max.R.sq.fit
## 1 1.4 0.006 0
## min.RMSE.fit max.Adj.R.sq.fit max.R.sq.OOB min.RMSE.OOB max.Adj.R.sq.OOB
## 1 1.345561 NA 0 3.452837 NA
## max.Rsquared.fit min.RMSESD.fit max.RsquaredSD.fit
## 1 NaN 0.3234486 NAif ((length(glbFeatsDateTime) > 0) &&
(sum(grepl(paste(names(glbFeatsDateTime), "\\.day\\.minutes\\.poly\\.", sep = ""),
names(glbObsAll))) > 0)) {
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Max.cor.Y.Time.Poly"), major.inc = FALSE,
label.minor = "glmnet")
indepVars <- c(max_cor_y_x_vars,
grep(paste(names(glbFeatsDateTime), "\\.day\\.minutes\\.poly\\.", sep = ""),
names(glbObsAll), value = TRUE))
indepVars <- myadjust_interaction_feats(indepVars)
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "Max.cor.Y.Time.Poly",
type = glb_model_type, trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds, trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = "glmnet")),
indep_vars = indepVars,
rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
}
if ((length(glbFeatsDateTime) > 0) &&
(sum(grepl(paste(names(glbFeatsDateTime), "\\.last[[:digit:]]", sep = ""),
names(glbObsAll))) > 0)) {
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Max.cor.Y.Time.Lag"), major.inc = FALSE,
label.minor = "glmnet")
indepVars <- c(max_cor_y_x_vars,
grep(paste(names(glbFeatsDateTime), "\\.last[[:digit:]]", sep = ""),
names(glbObsAll), value = TRUE))
indepVars <- myadjust_interaction_feats(indepVars)
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "Max.cor.Y.Time.Lag",
type = glb_model_type,
tune.df = glbMdlTuneParams,
trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds, trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = "glmnet")),
indep_vars = indepVars,
rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
}
if (length(glbFeatsText) > 0) {
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Txt.*"), major.inc = FALSE,
label.minor = "glmnet")
indepVars <- c(max_cor_y_x_vars)
for (txtFeat in names(glbFeatsText))
indepVars <- union(indepVars,
grep(paste(str_to_upper(substr(txtFeat, 1, 1)), "\\.(?!([T|P]\\.))", sep = ""),
names(glbObsAll), perl = TRUE, value = TRUE))
indepVars <- myadjust_interaction_feats(indepVars)
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "Max.cor.Y.Text.nonTP",
type = glb_model_type,
tune.df = glbMdlTuneParams,
trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds, trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
trainControl.allowParallel = glbMdlAllowParallel,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = "glmnet")),
indep_vars = indepVars,
rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
indepVars <- c(max_cor_y_x_vars)
for (txtFeat in names(glbFeatsText))
indepVars <- union(indepVars,
grep(paste(str_to_upper(substr(txtFeat, 1, 1)), "\\.T\\.", sep = ""),
names(glbObsAll), perl = TRUE, value = TRUE))
indepVars <- myadjust_interaction_feats(indepVars)
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "Max.cor.Y.Text.onlyT",
type = glb_model_type,
tune.df = glbMdlTuneParams,
trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds, trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = "glmnet")),
indep_vars = indepVars,
rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
indepVars <- c(max_cor_y_x_vars)
for (txtFeat in names(glbFeatsText))
indepVars <- union(indepVars,
grep(paste(str_to_upper(substr(txtFeat, 1, 1)), "\\.P\\.", sep = ""),
names(glbObsAll), perl = TRUE, value = TRUE))
indepVars <- myadjust_interaction_feats(indepVars)
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = "Max.cor.Y.Text.onlyP",
type = glb_model_type,
tune.df = glbMdlTuneParams,
trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds, trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
trainControl.allowParallel = glbMdlAllowParallel,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = "glmnet")),
indep_vars = indepVars,
rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
}
# Interactions.High.cor.Y
if (length(int_feats <- setdiff(setdiff(unique(glb_feats_df$cor.high.X), NA),
subset(glb_feats_df, nzv)$id)) > 0) {
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Interact.High.cor.Y"), major.inc = FALSE,
label.minor = "glmnet")
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst=myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst=list(
id.prefix="Interact.High.cor.Y",
type=glb_model_type, trainControl.method="repeatedcv",
trainControl.number=glb_rcv_n_folds, trainControl.repeats=glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method="glmnet")),
indep_vars=c(max_cor_y_x_vars, paste(max_cor_y_x_vars[1], int_feats, sep=":")),
rsp_var=glb_rsp_var,
fit_df=glbObsFit, OOB_df=glbObsOOB)
}
# Low.cor.X
fit.models_0_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df,
paste0("fit.models_0_", "Low.cor.X"), major.inc = FALSE,
label.minor = "glmnet")## label step_major step_minor label_minor bgn
## 2 fit.models_0_Max.cor.Y.rcv.*X* 1 1 glmnet 350.229
## 3 fit.models_0_Low.cor.X 1 2 glmnet 354.564
## end elapsed
## 2 354.564 4.335
## 3 NA NAindep_vars <- subset(glb_feats_df, is.na(cor.high.X) & !nzv &
(exclude.as.feat != 1))[, "id"]
indep_vars <- myadjust_interaction_feats(indep_vars)
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst=myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst=list(
id.prefix="Low.cor.X",
type=glb_model_type,
tune.df = glbMdlTuneParams,
trainControl.method="repeatedcv",
trainControl.number=glb_rcv_n_folds, trainControl.repeats=glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method="glmnet")),
indep_vars=indep_vars, rsp_var=glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)## [1] "fitting model: Low.cor.X##rcv#glmnet"
## [1] " indep_vars: .pos,.rnorm"
## Aggregating results
## Selecting tuning parameters
## Fitting alpha = 1, lambda = 0.157 on full training set## Warning in myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst
## = list(id.prefix = "Low.cor.X", : model's bestTune found at an extreme of
## tuneGrid for parameter: alpha## Warning in myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst
## = list(id.prefix = "Low.cor.X", : model's bestTune found at an extreme of
## tuneGrid for parameter: lambda
## Length Class Mode
## a0 62 -none- numeric
## beta 124 dgCMatrix S4
## df 62 -none- numeric
## dim 2 -none- numeric
## lambda 62 -none- numeric
## dev.ratio 62 -none- numeric
## nulldev 1 -none- numeric
## npasses 1 -none- numeric
## jerr 1 -none- numeric
## offset 1 -none- logical
## call 5 -none- call
## nobs 1 -none- numeric
## lambdaOpt 1 -none- numeric
## xNames 2 -none- character
## problemType 1 -none- character
## tuneValue 2 data.frame list
## obsLevels 1 -none- logical
## [1] "min lambda > lambdaOpt:"
## (Intercept) .rnorm
## 66.3638501 -0.2115938
## [1] "max lambda < lambdaOpt:"
## (Intercept) .rnorm
## 66.3701161 -0.2259416
## id feats max.nTuningRuns
## 1 Low.cor.X##rcv#glmnet .pos,.rnorm 25
## min.elapsedtime.everything min.elapsedtime.final max.R.sq.fit
## 1 1.746 0.006 0.05889701
## min.RMSE.fit max.Adj.R.sq.fit max.R.sq.OOB min.RMSE.OOB
## 1 1.416891 -0.06658339 -0.0003192836 3.453388
## max.Adj.R.sq.OOB max.Rsquared.fit min.RMSESD.fit max.RsquaredSD.fit
## 1 -0.0006043561 0.2001582 0.2859807 0.2426298fit.models_0_chunk_df <-
myadd_chunk(fit.models_0_chunk_df, "fit.models_0_end", major.inc = FALSE,
label.minor = "teardown")## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 3 fit.models_0_Low.cor.X 1 2 glmnet 354.564 357.863
## 4 fit.models_0_end 1 3 teardown 357.864 NA
## elapsed
## 3 3.299
## 4 NArm(ret_lst)
glb_chunks_df <- myadd_chunk(glb_chunks_df, "fit.models", major.inc = FALSE)## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 15 fit.models 8 0 0 349.599 357.874 8.275
## 16 fit.models 8 1 1 357.874 NA NAfit.models_1_chunk_df <- myadd_chunk(NULL, "fit.models_1_bgn", label.minor="setup")## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 1 fit.models_1_bgn 1 0 setup 358.345 NA NA#stop(here"); glb2Sav(); all.equal(glb_models_df, sav_models_df)
topindep_var <- NULL; interact_vars <- NULL;
for (mdl_id_pfx in names(glbMdlFamilies)) {
fit.models_1_chunk_df <-
myadd_chunk(fit.models_1_chunk_df, paste0("fit.models_1_", mdl_id_pfx),
major.inc = FALSE, label.minor = "setup")
indep_vars <- NULL;
if (grepl("\\.Interact", mdl_id_pfx)) {
if (is.null(topindep_var) && is.null(interact_vars)) {
# select best glmnet model upto now
dsp_models_df <- orderBy(model_sel_frmla <- get_model_sel_frmla(),
glb_models_df)
dsp_models_df <- subset(dsp_models_df,
grepl(".glmnet", id, fixed = TRUE))
bst_mdl_id <- dsp_models_df$id[1]
mdl_id_pfx <-
paste(c(head(unlist(strsplit(bst_mdl_id, "[.]")), -1), "Interact"),
collapse=".")
# select important features
if (is.null(bst_featsimp_df <-
myget_feats_importance(glb_models_lst[[bst_mdl_id]]))) {
warning("Base model for RFE.Interact: ", bst_mdl_id,
" has no important features")
next
}
topindep_ix <- 1
while (is.null(topindep_var) && (topindep_ix <= nrow(bst_featsimp_df))) {
topindep_var <- row.names(bst_featsimp_df)[topindep_ix]
if (grepl(".fctr", topindep_var, fixed=TRUE))
topindep_var <-
paste0(unlist(strsplit(topindep_var, ".fctr"))[1], ".fctr")
if (topindep_var %in% names(glbFeatsInteractionOnly)) {
topindep_var <- NULL; topindep_ix <- topindep_ix + 1
} else break
}
# select features with importance > max(10, importance of .rnorm) & is not highest
# combine factor dummy features to just the factor feature
if (length(pos_rnorm <-
grep(".rnorm", row.names(bst_featsimp_df), fixed=TRUE)) > 0)
imp_rnorm <- bst_featsimp_df[pos_rnorm, 1] else
imp_rnorm <- NA
imp_cutoff <- max(10, imp_rnorm, na.rm=TRUE)
interact_vars <-
tail(row.names(subset(bst_featsimp_df,
imp > imp_cutoff)), -1)
if (length(interact_vars) > 0) {
interact_vars <-
myadjust_interaction_feats(myextract_actual_feats(interact_vars))
interact_vars <-
interact_vars[!grepl(topindep_var, interact_vars, fixed=TRUE)]
}
### bid0_sp only
# interact_vars <- c(
# "biddable", "D.ratio.sum.TfIdf.wrds.n", "D.TfIdf.sum.stem.stop.Ratio", "D.sum.TfIdf",
# "D.TfIdf.sum.post.stop", "D.TfIdf.sum.post.stem", "D.ratio.wrds.stop.n.wrds.n", "D.chrs.uppr.n.log",
# "D.chrs.n.log", "color.fctr"
# # , "condition.fctr", "prdl.my.descr.fctr"
# )
# interact_vars <- setdiff(interact_vars, c("startprice.dgt2.is9", "color.fctr"))
###
indep_vars <- myextract_actual_feats(row.names(bst_featsimp_df))
indep_vars <- setdiff(indep_vars, topindep_var)
if (length(interact_vars) > 0) {
indep_vars <-
setdiff(indep_vars, myextract_actual_feats(interact_vars))
indep_vars <- c(indep_vars,
paste(topindep_var, setdiff(interact_vars, topindep_var),
sep = "*"))
} else indep_vars <- union(indep_vars, topindep_var)
}
}
if (is.null(indep_vars))
indep_vars <- glb_mdl_feats_lst[[mdl_id_pfx]]
if (is.null(indep_vars) && grepl("RFE\\.", mdl_id_pfx))
indep_vars <- myextract_actual_feats(predictors(rfe_fit_results))
if (is.null(indep_vars))
indep_vars <- subset(glb_feats_df, !nzv & (exclude.as.feat != 1))[, "id"]
if ((length(indep_vars) == 1) && (grepl("^%<d-%", indep_vars))) {
indep_vars <-
eval(parse(text = str_trim(unlist(strsplit(indep_vars, "%<d-%"))[2])))
}
indep_vars <- myadjust_interaction_feats(indep_vars)
if (grepl("\\.Interact", mdl_id_pfx)) {
# if (method != tail(unlist(strsplit(bst_mdl_id, "[.]")), 1)) next
if (is.null(glbMdlFamilies[[mdl_id_pfx]])) {
if (!is.null(glbMdlFamilies[["Best.Interact"]]))
glbMdlFamilies[[mdl_id_pfx]] <-
glbMdlFamilies[["Best.Interact"]]
}
}
if (!is.null(glbObsFitOutliers[[mdl_id_pfx]])) {
fitobs_df <- glbObsFit[!(glbObsFit[, glbFeatsId] %in%
glbObsFitOutliers[[mdl_id_pfx]]), ]
} else fitobs_df <- glbObsFit
if (is.null(glbMdlFamilies[[mdl_id_pfx]]))
mdl_methods <- glbMdlMethods else
mdl_methods <- glbMdlFamilies[[mdl_id_pfx]]
for (method in mdl_methods) {
if (method %in% c("rpart", "rf")) {
# rpart: fubar's the tree
# rf: skip the scenario w/ .rnorm for speed
indep_vars <- setdiff(indep_vars, c(".rnorm"))
#mdl_id <- paste0(mdl_id_pfx, ".no.rnorm")
}
fit.models_1_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_1_chunk_df,
paste0("fit.models_1_", mdl_id_pfx), major.inc = FALSE,
label.minor = method)
ret_lst <-
myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = mdl_id_pfx,
type = glb_model_type,
tune.df = glbMdlTuneParams,
trainControl.method = "repeatedcv", # or "none" if nominalWorkflow is crashing
trainControl.number = glb_rcv_n_folds,
trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
trainControl.allowParallel = glbMdlAllowParallel,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = method)),
indep_vars = indep_vars, rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = fitobs_df, OOB_df = glbObsOOB)
# ntv_mdl <- glmnet(x = as.matrix(
# fitobs_df[, indep_vars]),
# y = as.factor(as.character(
# fitobs_df[, glb_rsp_var])),
# family = "multinomial")
# bgn = 1; end = 100;
# ntv_mdl <- glmnet(x = as.matrix(
# subset(fitobs_df, pop.fctr != "crypto")[bgn:end, indep_vars]),
# y = as.factor(as.character(
# subset(fitobs_df, pop.fctr != "crypto")[bgn:end, glb_rsp_var])),
# family = "multinomial")
}
}## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 1 fit.models_1_bgn 1 0 setup 358.345 358.363
## 2 fit.models_1_All.X 1 1 setup 358.364 NA
## elapsed
## 1 0.019
## 2 NA
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 2 fit.models_1_All.X 1 1 setup 358.364 358.371
## 3 fit.models_1_All.X 1 2 glmnet 358.371 NA
## elapsed
## 2 0.007
## 3 NA
## [1] "fitting model: All.X##rcv#glmnet"
## [1] " indep_vars: .pos,.rnorm"
## Aggregating results
## Selecting tuning parameters
## Fitting alpha = 1, lambda = 0.157 on full training set## Warning in myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst
## = list(id.prefix = mdl_id_pfx, : model's bestTune found at an extreme of
## tuneGrid for parameter: alpha## Warning in myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst
## = list(id.prefix = mdl_id_pfx, : model's bestTune found at an extreme of
## tuneGrid for parameter: lambda
## Length Class Mode
## a0 62 -none- numeric
## beta 124 dgCMatrix S4
## df 62 -none- numeric
## dim 2 -none- numeric
## lambda 62 -none- numeric
## dev.ratio 62 -none- numeric
## nulldev 1 -none- numeric
## npasses 1 -none- numeric
## jerr 1 -none- numeric
## offset 1 -none- logical
## call 5 -none- call
## nobs 1 -none- numeric
## lambdaOpt 1 -none- numeric
## xNames 2 -none- character
## problemType 1 -none- character
## tuneValue 2 data.frame list
## obsLevels 1 -none- logical
## [1] "min lambda > lambdaOpt:"
## (Intercept) .rnorm
## 66.3638501 -0.2115938
## [1] "max lambda < lambdaOpt:"
## (Intercept) .rnorm
## 66.3701161 -0.2259416
## id feats max.nTuningRuns min.elapsedtime.everything
## 1 All.X##rcv#glmnet .pos,.rnorm 25 1.673
## min.elapsedtime.final max.R.sq.fit min.RMSE.fit max.Adj.R.sq.fit
## 1 0.006 0.05889701 1.416891 -0.06658339
## max.R.sq.OOB min.RMSE.OOB max.Adj.R.sq.OOB max.Rsquared.fit
## 1 -0.0003192836 3.453388 -0.0006043561 0.2001582
## min.RMSESD.fit max.RsquaredSD.fit
## 1 0.2859807 0.2426298
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 3 fit.models_1_All.X 1 2 glmnet 358.371 361.67
## 4 fit.models_1_All.X 1 3 glm 361.671 NA
## elapsed
## 3 3.299
## 4 NA
## [1] "fitting model: All.X##rcv#glm"
## [1] " indep_vars: .pos,.rnorm"
## Aggregating results
## Fitting final model on full training set
##
## Call:
## NULL
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.0991 -0.5432 -0.0635 0.7535 3.2612
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 6.638e+01 4.878e-01 136.081 <2e-16 ***
## .pos 2.713e-05 1.716e-04 0.158 0.876
## .rnorm -3.995e-01 3.830e-01 -1.043 0.313
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 2.041341)
##
## Null deviance: 33.062 on 17 degrees of freedom
## Residual deviance: 30.620 on 15 degrees of freedom
## AIC: 68.645
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 2
##
## id feats max.nTuningRuns min.elapsedtime.everything
## 1 All.X##rcv#glm .pos,.rnorm 1 1.073
## min.elapsedtime.final max.R.sq.fit min.RMSE.fit min.aic.fit
## 1 0.006 0.07386929 1.546655 68.64493
## max.Adj.R.sq.fit max.R.sq.OOB min.RMSE.OOB max.Adj.R.sq.OOB
## 1 -0.0496148 -0.007131326 3.465127 -0.007418339
## max.Rsquared.fit min.RMSESD.fit max.RsquaredSD.fit
## 1 0.16301 0.2680088 0.2472837# Check if other preProcess methods improve model performance
fit.models_1_chunk_df <-
myadd_chunk(fit.models_1_chunk_df, "fit.models_1_preProc", major.inc = FALSE,
label.minor = "preProc")## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 4 fit.models_1_All.X 1 3 glm 361.671 364.163
## 5 fit.models_1_preProc 1 4 preProc 364.163 NA
## elapsed
## 4 2.492
## 5 NAmdl_id <- orderBy(get_model_sel_frmla(), glb_models_df)[1, "id"]
indep_vars_vctr <- trim(unlist(strsplit(glb_models_df[glb_models_df$id == mdl_id,
"feats"], "[,]")))
method <- tail(unlist(strsplit(mdl_id, "[.]")), 1)
mdl_id_pfx <- paste0(head(unlist(strsplit(mdl_id, "[.]")), -1), collapse = ".")
if (!is.null(glbObsFitOutliers[[mdl_id_pfx]])) {
fitobs_df <- glbObsFit[!(glbObsFit[, glbFeatsId] %in%
glbObsFitOutliers[[mdl_id_pfx]]), ]
} else fitobs_df <- glbObsFit
for (prePr in glb_preproc_methods) {
# The operations are applied in this order:
# Box-Cox/Yeo-Johnson transformation, centering, scaling, range, imputation, PCA, ICA then spatial sign.
ret_lst <- myfit_mdl(mdl_specs_lst=myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst=list(
id.prefix=mdl_id_pfx,
type=glb_model_type, tune.df=glbMdlTuneParams,
trainControl.method="repeatedcv",
trainControl.number=glb_rcv_n_folds,
trainControl.repeats=glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method=method, train.preProcess=prePr)),
indep_vars=indep_vars_vctr, rsp_var=glb_rsp_var,
fit_df=fitobs_df, OOB_df=glbObsOOB)
}
# If (All|RFE).X.glm is less accurate than Low.Cor.X.glm
# check NA coefficients & filter appropriate terms in indep_vars_vctr
# if (method == "glm") {
# orig_glm <- glb_models_lst[[paste0(mdl_id, ".", model_method)]]$finalModel
# orig_glm <- glb_models_lst[["All.X.glm"]]$finalModel; print(summary(orig_glm))
# orig_glm <- glb_models_lst[["RFE.X.glm"]]$finalModel; print(summary(orig_glm))
# require(car)
# vif_orig_glm <- vif(orig_glm); print(vif_orig_glm)
# # if vif errors out with "there are aliased coefficients in the model"
# alias_orig_glm <- alias(orig_glm); alias_complete_orig_glm <- (alias_orig_glm$Complete > 0); alias_complete_orig_glm <- alias_complete_orig_glm[rowSums(alias_complete_orig_glm) > 0, colSums(alias_complete_orig_glm) > 0]; print(alias_complete_orig_glm)
# print(vif_orig_glm[!is.na(vif_orig_glm) & (vif_orig_glm == Inf)])
# print(which.max(vif_orig_glm))
# print(sort(vif_orig_glm[vif_orig_glm >= 1.0e+03], decreasing=TRUE))
# glbObsFit[c(1143, 3637, 3953, 4105), c("UniqueID", "Popular", "H.P.quandary", "Headline")]
# glb_feats_df[glb_feats_df$id %in% grep("[HSA]\\.chrs.n.log", glb_feats_df$id, value=TRUE) | glb_feats_df$cor.high.X %in% grep("[HSA]\\.chrs.n.log", glb_feats_df$id, value=TRUE), ]
# all.equal(glbObsAll$S.chrs.uppr.n.log, glbObsAll$A.chrs.uppr.n.log)
# cor(glbObsAll$S.T.herald, glbObsAll$S.T.tribun)
# mydspObs(Abstract.contains="[Dd]iar", cols=("Abstract"), all=TRUE)
# subset(glb_feats_df, cor.y.abs <= glb_feats_df[glb_feats_df$id == ".rnorm", "cor.y.abs"])
# corxx_mtrx <- cor(data.matrix(glbObsAll[, setdiff(names(glbObsAll), myfind_chr_cols_df(glbObsAll))]), use="pairwise.complete.obs"); abs_corxx_mtrx <- abs(corxx_mtrx); diag(abs_corxx_mtrx) <- 0
# which.max(abs_corxx_mtrx["S.T.tribun", ])
# abs_corxx_mtrx["A.npnct08.log", "S.npnct08.log"]
# step_glm <- step(orig_glm)
# }
# Since caret does not optimize rpart well
# if (method == "rpart")
# ret_lst <- myfit_mdl(mdl_id=paste0(mdl_id_pfx, ".cp.0"), model_method=method,
# indep_vars_vctr=indep_vars_vctr,
# model_type=glb_model_type,
# rsp_var=glb_rsp_var,
# fit_df=glbObsFit, OOB_df=glbObsOOB,
# n_cv_folds=0, tune_models_df=data.frame(parameter="cp", min=0.0, max=0.0, by=0.1))
# User specified
# Ensure at least 2 vars in each regression; else varImp crashes
# sav_models_lst <- glb_models_lst; sav_models_df <- glb_models_df; sav_featsimp_df <- glb_featsimp_df; all.equal(sav_featsimp_df, glb_featsimp_df)
# glb_models_lst <- sav_models_lst; glb_models_df <- sav_models_df; glm_featsimp_df <- sav_featsimp_df
# easier to exclude features
# require(gdata) # needed for trim
# mdl_id <- "";
# indep_vars_vctr <- head(subset(glb_models_df, grepl("All\\.X\\.", mdl_id), select=feats)
# , 1)[, "feats"]
# indep_vars_vctr <- trim(unlist(strsplit(indep_vars_vctr, "[,]")))
# indep_vars_vctr <- setdiff(indep_vars_vctr, ".rnorm")
# easier to include features
#stop(here"); sav_models_df <- glb_models_df; glb_models_df <- sav_models_df
# !_sp
# mdl_id <- "csm"; indep_vars_vctr <- c(NULL
# ,"prdline.my.fctr", "prdline.my.fctr:.clusterid.fctr"
# ,"prdline.my.fctr*biddable"
# #,"prdline.my.fctr*startprice.log"
# #,"prdline.my.fctr*startprice.diff"
# ,"prdline.my.fctr*condition.fctr"
# ,"prdline.my.fctr*D.terms.post.stop.n"
# #,"prdline.my.fctr*D.terms.post.stem.n"
# ,"prdline.my.fctr*cellular.fctr"
# # ,"<feat1>:<feat2>"
# )
# for (method in glbMdlMethods) {
# ret_lst <- myfit_mdl(mdl_id=mdl_id, model_method=method,
# indep_vars_vctr=indep_vars_vctr,
# model_type=glb_model_type,
# rsp_var=glb_rsp_var,
# fit_df=glbObsFit, OOB_df=glbObsOOB,
# n_cv_folds=glb_rcv_n_folds, tune_models_df=glbMdlTuneParams)
# csm_mdl_id <- paste0(mdl_id, ".", method)
# csm_featsimp_df <- myget_feats_importance(glb_models_lst[[paste0(mdl_id, ".",
# method)]]); print(head(csm_featsimp_df))
# }
###
# Ntv.1.lm <- lm(reformulate(indep_vars_vctr, glb_rsp_var), glbObsTrn); print(summary(Ntv.1.lm))
#glb_models_df[, "max.Accuracy.OOB", FALSE]
#varImp(glb_models_lst[["Low.cor.X.glm"]])
#orderBy(~ -Overall, varImp(glb_models_lst[["All.X.2.glm"]])$imp)
#orderBy(~ -Overall, varImp(glb_models_lst[["All.X.3.glm"]])$imp)
#glb_feats_df[grepl("npnct28", glb_feats_df$id), ]
# User specified bivariate models
# indep_vars_vctr_lst <- list()
# for (feat in setdiff(names(glbObsFit),
# union(glb_rsp_var, glbFeatsExclude)))
# indep_vars_vctr_lst[["feat"]] <- feat
# User specified combinatorial models
# indep_vars_vctr_lst <- list()
# combn_mtrx <- combn(c("<feat1_name>", "<feat2_name>", "<featn_name>"),
# <num_feats_to_choose>)
# for (combn_ix in 1:ncol(combn_mtrx))
# #print(combn_mtrx[, combn_ix])
# indep_vars_vctr_lst[[combn_ix]] <- combn_mtrx[, combn_ix]
# template for myfit_mdl
# rf is hard-coded in caret to recognize only Accuracy / Kappa evaluation metrics
# only for OOB in trainControl ?
# ret_lst <- myfit_mdl_fn(mdl_id=paste0(mdl_id_pfx, ""), model_method=method,
# indep_vars_vctr=indep_vars_vctr,
# rsp_var=glb_rsp_var,
# fit_df=glbObsFit, OOB_df=glbObsOOB,
# n_cv_folds=glb_rcv_n_folds, tune_models_df=glbMdlTuneParams,
# model_loss_mtrx=glbMdlMetric_terms,
# model_summaryFunction=glbMdlMetricSummaryFn,
# model_metric=glbMdlMetricSummary,
# model_metric_maximize=glbMdlMetricMaximize)
# Simplify a model
# fit_df <- glbObsFit; glb_mdl <- step(<complex>_mdl)
# Non-caret models
# rpart_area_mdl <- rpart(reformulate("Area", response=glb_rsp_var),
# data=glbObsFit, #method="class",
# control=rpart.control(cp=0.12),
# parms=list(loss=glbMdlMetric_terms))
# print("rpart_sel_wlm_mdl"); prp(rpart_sel_wlm_mdl)
#
print(glb_models_df)## id feats
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet .pos,.rnorm
## Max.cor.Y##rcv#rpart Max.cor.Y##rcv#rpart .pos,.rnorm
## Low.cor.X##rcv#glmnet Low.cor.X##rcv#glmnet .pos,.rnorm
## All.X##rcv#glmnet All.X##rcv#glmnet .pos,.rnorm
## All.X##rcv#glm All.X##rcv#glm .pos,.rnorm
## max.nTuningRuns min.elapsedtime.everything
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 0 0.746
## Max.cor.Y##rcv#rpart 1 1.400
## Low.cor.X##rcv#glmnet 25 1.746
## All.X##rcv#glmnet 25 1.673
## All.X##rcv#glm 1 1.073
## min.elapsedtime.final max.R.sq.fit min.RMSE.fit
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 0.010 0.07386240 1.304274
## Max.cor.Y##rcv#rpart 0.006 0.00000000 1.345561
## Low.cor.X##rcv#glmnet 0.006 0.05889701 1.416891
## All.X##rcv#glmnet 0.006 0.05889701 1.416891
## All.X##rcv#glm 0.006 0.07386929 1.546655
## max.Adj.R.sq.fit max.R.sq.OOB min.RMSE.OOB
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet -0.04962261 -0.0069195145 3.464762
## Max.cor.Y##rcv#rpart NA 0.0000000000 3.452837
## Low.cor.X##rcv#glmnet -0.06658339 -0.0003192836 3.453388
## All.X##rcv#glmnet -0.06658339 -0.0003192836 3.453388
## All.X##rcv#glm -0.04961480 -0.0071313256 3.465127
## max.Adj.R.sq.OOB max.Rsquared.fit
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet -0.0072064679 NA
## Max.cor.Y##rcv#rpart NA NaN
## Low.cor.X##rcv#glmnet -0.0006043561 0.2001582
## All.X##rcv#glmnet -0.0006043561 0.2001582
## All.X##rcv#glm -0.0074183393 0.1630100
## min.RMSESD.fit max.RsquaredSD.fit min.aic.fit
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet NA NA NA
## Max.cor.Y##rcv#rpart 0.3234486 NA NA
## Low.cor.X##rcv#glmnet 0.2859807 0.2426298 NA
## All.X##rcv#glmnet 0.2859807 0.2426298 NA
## All.X##rcv#glm 0.2680088 0.2472837 68.64493rm(ret_lst)
fit.models_1_chunk_df <-
myadd_chunk(fit.models_1_chunk_df, "fit.models_1_end", major.inc = FALSE,
label.minor = "teardown")## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 5 fit.models_1_preProc 1 4 preProc 364.163 364.214
## 6 fit.models_1_end 1 5 teardown 364.214 NA
## elapsed
## 5 0.051
## 6 NAglb_chunks_df <- myadd_chunk(glb_chunks_df, "fit.models", major.inc = FALSE)## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 16 fit.models 8 1 1 357.874 364.221 6.347
## 17 fit.models 8 2 2 364.222 NA NAfit.models_2_chunk_df <-
myadd_chunk(NULL, "fit.models_2_bgn", label.minor = "setup")## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 1 fit.models_2_bgn 1 0 setup 365.639 NA NAplt_models_df <- glb_models_df[, -grep("SD|Upper|Lower", names(glb_models_df))]
for (var in grep("^min.", names(plt_models_df), value=TRUE)) {
plt_models_df[, sub("min.", "inv.", var)] <-
#ifelse(all(is.na(tmp <- plt_models_df[, var])), NA, 1.0 / tmp)
1.0 / plt_models_df[, var]
plt_models_df <- plt_models_df[ , -grep(var, names(plt_models_df))]
}
print(plt_models_df)## id feats
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet .pos,.rnorm
## Max.cor.Y##rcv#rpart Max.cor.Y##rcv#rpart .pos,.rnorm
## Low.cor.X##rcv#glmnet Low.cor.X##rcv#glmnet .pos,.rnorm
## All.X##rcv#glmnet All.X##rcv#glmnet .pos,.rnorm
## All.X##rcv#glm All.X##rcv#glm .pos,.rnorm
## max.nTuningRuns max.R.sq.fit max.Adj.R.sq.fit
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 0 0.07386240 -0.04962261
## Max.cor.Y##rcv#rpart 1 0.00000000 NA
## Low.cor.X##rcv#glmnet 25 0.05889701 -0.06658339
## All.X##rcv#glmnet 25 0.05889701 -0.06658339
## All.X##rcv#glm 1 0.07386929 -0.04961480
## max.R.sq.OOB max.Adj.R.sq.OOB max.Rsquared.fit
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet -0.0069195145 -0.0072064679 NA
## Max.cor.Y##rcv#rpart 0.0000000000 NA NaN
## Low.cor.X##rcv#glmnet -0.0003192836 -0.0006043561 0.2001582
## All.X##rcv#glmnet -0.0003192836 -0.0006043561 0.2001582
## All.X##rcv#glm -0.0071313256 -0.0074183393 0.1630100
## inv.elapsedtime.everything
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 1.3404826
## Max.cor.Y##rcv#rpart 0.7142857
## Low.cor.X##rcv#glmnet 0.5727377
## All.X##rcv#glmnet 0.5977286
## All.X##rcv#glm 0.9319664
## inv.elapsedtime.final inv.RMSE.fit inv.RMSE.OOB
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 100.0000 0.7667101 0.2886201
## Max.cor.Y##rcv#rpart 166.6667 0.7431844 0.2896169
## Low.cor.X##rcv#glmnet 166.6667 0.7057708 0.2895707
## All.X##rcv#glmnet 166.6667 0.7057708 0.2895707
## All.X##rcv#glm 166.6667 0.6465567 0.2885897
## inv.aic.fit
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet NA
## Max.cor.Y##rcv#rpart NA
## Low.cor.X##rcv#glmnet NA
## All.X##rcv#glmnet NA
## All.X##rcv#glm 0.01456772# print(myplot_radar(radar_inp_df=plt_models_df))
# print(myplot_radar(radar_inp_df=subset(plt_models_df,
# !(mdl_id %in% grep("random|MFO", plt_models_df$id, value=TRUE)))))
# Compute CI for <metric>SD
glb_models_df <- mutate(glb_models_df,
max.df = ifelse(max.nTuningRuns > 1, max.nTuningRuns - 1, NA),
min.sd2ci.scaler = ifelse(is.na(max.df), NA, qt(0.975, max.df)))
for (var in grep("SD", names(glb_models_df), value=TRUE)) {
# Does CI alredy exist ?
var_components <- unlist(strsplit(var, "SD"))
varActul <- paste0(var_components[1], var_components[2])
varUpper <- paste0(var_components[1], "Upper", var_components[2])
varLower <- paste0(var_components[1], "Lower", var_components[2])
if (varUpper %in% names(glb_models_df)) {
warning(varUpper, " already exists in glb_models_df")
# Assuming Lower also exists
next
}
print(sprintf("var:%s", var))
# CI is dependent on sample size in t distribution; df=n-1
glb_models_df[, varUpper] <- glb_models_df[, varActul] +
glb_models_df[, "min.sd2ci.scaler"] * glb_models_df[, var]
glb_models_df[, varLower] <- glb_models_df[, varActul] -
glb_models_df[, "min.sd2ci.scaler"] * glb_models_df[, var]
}## [1] "var:min.RMSESD.fit"
## [1] "var:max.RsquaredSD.fit"# Plot metrics with CI
plt_models_df <- glb_models_df[, "id", FALSE]
pltCI_models_df <- glb_models_df[, "id", FALSE]
for (var in grep("Upper", names(glb_models_df), value=TRUE)) {
var_components <- unlist(strsplit(var, "Upper"))
col_name <- unlist(paste(var_components, collapse=""))
plt_models_df[, col_name] <- glb_models_df[, col_name]
for (name in paste0(var_components[1], c("Upper", "Lower"), var_components[2]))
pltCI_models_df[, name] <- glb_models_df[, name]
}
build_statsCI_data <- function(plt_models_df) {
mltd_models_df <- melt(plt_models_df, id.vars="id")
mltd_models_df$data <- sapply(1:nrow(mltd_models_df),
function(row_ix) tail(unlist(strsplit(as.character(
mltd_models_df[row_ix, "variable"]), "[.]")), 1))
mltd_models_df$label <- sapply(1:nrow(mltd_models_df),
function(row_ix) head(unlist(strsplit(as.character(
mltd_models_df[row_ix, "variable"]),
paste0(".", mltd_models_df[row_ix, "data"]))), 1))
#print(mltd_models_df)
return(mltd_models_df)
}
mltd_models_df <- build_statsCI_data(plt_models_df)
mltdCI_models_df <- melt(pltCI_models_df, id.vars="id")
for (row_ix in 1:nrow(mltdCI_models_df)) {
for (type in c("Upper", "Lower")) {
if (length(var_components <- unlist(strsplit(
as.character(mltdCI_models_df[row_ix, "variable"]), type))) > 1) {
#print(sprintf("row_ix:%d; type:%s; ", row_ix, type))
mltdCI_models_df[row_ix, "label"] <- var_components[1]
mltdCI_models_df[row_ix, "data"] <-
unlist(strsplit(var_components[2], "[.]"))[2]
mltdCI_models_df[row_ix, "type"] <- type
break
}
}
}
wideCI_models_df <- reshape(subset(mltdCI_models_df, select=-variable),
timevar="type",
idvar=setdiff(names(mltdCI_models_df), c("type", "value", "variable")),
direction="wide")
#print(wideCI_models_df)
mrgdCI_models_df <- merge(wideCI_models_df, mltd_models_df, all.x=TRUE)
#print(mrgdCI_models_df)
# Merge stats back in if CIs don't exist
goback_vars <- c()
for (var in unique(mltd_models_df$label)) {
for (type in unique(mltd_models_df$data)) {
var_type <- paste0(var, ".", type)
# if this data is already present, next
if (var_type %in% unique(paste(mltd_models_df$label, mltd_models_df$data,
sep=".")))
next
#print(sprintf("var_type:%s", var_type))
goback_vars <- c(goback_vars, var_type)
}
}
if (length(goback_vars) > 0) {
mltd_goback_df <- build_statsCI_data(glb_models_df[, c("id", goback_vars)])
mltd_models_df <- rbind(mltd_models_df, mltd_goback_df)
}
# mltd_models_df <- merge(mltd_models_df, glb_models_df[, c("id", "model_method")],
# all.x=TRUE)
png(paste0(glb_out_pfx, "models_bar.png"), width=480*3, height=480*2)
#print(gp <- myplot_bar(mltd_models_df, "id", "value", colorcol_name="model_method") +
print(gp <- myplot_bar(df=mltd_models_df, xcol_name="id", ycol_names="value") +
geom_errorbar(data=mrgdCI_models_df,
mapping=aes(x=mdl_id, ymax=value.Upper, ymin=value.Lower), width=0.5) +
facet_grid(label ~ data, scales="free") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90,vjust = 0.5)))## Warning: Removed 2 rows containing missing values (position_stack).## Warning: Removed 6 rows containing missing values (geom_errorbar).dev.off()## quartz_off_screen
## 2print(gp)## Warning: Removed 2 rows containing missing values (position_stack).## Warning: Removed 6 rows containing missing values (geom_errorbar).
dsp_models_cols <- c("id",
glbMdlMetricsEval[glbMdlMetricsEval %in% names(glb_models_df)],
grep("opt.", names(glb_models_df), fixed = TRUE, value = TRUE))
# if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
# dsp_models_cols <- c(dsp_models_cols, "opt.prob.threshold.OOB")
print(dsp_models_df <- orderBy(get_model_sel_frmla(), glb_models_df)[, dsp_models_cols])## id min.RMSE.OOB max.R.sq.OOB max.Adj.R.sq.fit
## 2 Max.cor.Y##rcv#rpart 3.452837 0.0000000000 NA
## 3 Low.cor.X##rcv#glmnet 3.453388 -0.0003192836 -0.06658339
## 4 All.X##rcv#glmnet 3.453388 -0.0003192836 -0.06658339
## 1 Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 3.464762 -0.0069195145 -0.04962261
## 5 All.X##rcv#glm 3.465127 -0.0071313256 -0.04961480
## min.RMSE.fit
## 2 1.345561
## 3 1.416891
## 4 1.416891
## 1 1.304274
## 5 1.546655# print(myplot_radar(radar_inp_df = dsp_models_df))
print("Metrics used for model selection:"); print(get_model_sel_frmla())## [1] "Metrics used for model selection:"## ~+min.RMSE.OOB - max.R.sq.OOB - max.Adj.R.sq.fit + min.RMSE.fit
## <environment: 0x7fab759d4008>print(sprintf("Best model id: %s", dsp_models_df[1, "id"]))## [1] "Best model id: Max.cor.Y##rcv#rpart"glb_get_predictions <- function(df, mdl_id, rsp_var, prob_threshold_def=NULL, verbose=FALSE) {
mdl <- glb_models_lst[[mdl_id]]
clmnNames <- mygetPredictIds(rsp_var, mdl_id)
predct_var_name <- clmnNames$value
predct_prob_var_name <- clmnNames$prob
predct_accurate_var_name <- clmnNames$is.acc
predct_error_var_name <- clmnNames$err
predct_erabs_var_name <- clmnNames$err.abs
if (glb_is_regression) {
df[, predct_var_name] <- predict(mdl, newdata=df, type="raw")
if (verbose) print(myplot_scatter(df, glb_rsp_var, predct_var_name) +
facet_wrap(reformulate(glbFeatsCategory), scales = "free") +
stat_smooth(method="glm"))
df[, predct_error_var_name] <- df[, predct_var_name] - df[, glb_rsp_var]
if (verbose) print(myplot_scatter(df, predct_var_name, predct_error_var_name) +
#facet_wrap(reformulate(glbFeatsCategory), scales = "free") +
stat_smooth(method="auto"))
if (verbose) print(myplot_scatter(df, glb_rsp_var, predct_error_var_name) +
#facet_wrap(reformulate(glbFeatsCategory), scales = "free") +
stat_smooth(method="glm"))
df[, predct_erabs_var_name] <- abs(df[, predct_error_var_name])
if (verbose) print(head(orderBy(reformulate(c("-", predct_erabs_var_name)), df)))
df[, predct_accurate_var_name] <- (df[, glb_rsp_var] == df[, predct_var_name])
}
if (glb_is_classification && glb_is_binomial) {
prob_threshold <- glb_models_df[glb_models_df$id == mdl_id,
"opt.prob.threshold.OOB"]
if (is.null(prob_threshold) || is.na(prob_threshold)) {
warning("Using default probability threshold: ", prob_threshold_def)
if (is.null(prob_threshold <- prob_threshold_def))
stop("Default probability threshold is NULL")
}
df[, predct_prob_var_name] <- predict(mdl, newdata = df, type = "prob")[, 2]
df[, predct_var_name] <-
factor(levels(df[, glb_rsp_var])[
(df[, predct_prob_var_name] >=
prob_threshold) * 1 + 1], levels(df[, glb_rsp_var]))
# if (verbose) print(myplot_scatter(df, glb_rsp_var, predct_var_name) +
# facet_wrap(reformulate(glbFeatsCategory), scales = "free") +
# stat_smooth(method="glm"))
df[, predct_error_var_name] <- df[, predct_var_name] != df[, glb_rsp_var]
# if (verbose) print(myplot_scatter(df, predct_var_name, predct_error_var_name) +
# #facet_wrap(reformulate(glbFeatsCategory), scales = "free") +
# stat_smooth(method="auto"))
# if (verbose) print(myplot_scatter(df, glb_rsp_var, predct_error_var_name) +
# #facet_wrap(reformulate(glbFeatsCategory), scales = "free") +
# stat_smooth(method="glm"))
# if prediction is a TP (true +ve), measure distance from 1.0
tp <- which((df[, predct_var_name] == df[, glb_rsp_var]) &
(df[, predct_var_name] == levels(df[, glb_rsp_var])[2]))
df[tp, predct_erabs_var_name] <- abs(1 - df[tp, predct_prob_var_name])
#rowIx <- which.max(df[tp, predct_erabs_var_name]); df[tp, c(glbFeatsId, glb_rsp_var, predct_var_name, predct_prob_var_name, predct_erabs_var_name)][rowIx, ]
# if prediction is a TN (true -ve), measure distance from 0.0
tn <- which((df[, predct_var_name] == df[, glb_rsp_var]) &
(df[, predct_var_name] == levels(df[, glb_rsp_var])[1]))
df[tn, predct_erabs_var_name] <- abs(0 - df[tn, predct_prob_var_name])
#rowIx <- which.max(df[tn, predct_erabs_var_name]); df[tn, c(glbFeatsId, glb_rsp_var, predct_var_name, predct_prob_var_name, predct_erabs_var_name)][rowIx, ]
# if prediction is a FP (flse +ve), measure distance from 0.0
fp <- which((df[, predct_var_name] != df[, glb_rsp_var]) &
(df[, predct_var_name] == levels(df[, glb_rsp_var])[2]))
df[fp, predct_erabs_var_name] <- abs(0 - df[fp, predct_prob_var_name])
#rowIx <- which.max(df[fp, predct_erabs_var_name]); df[fp, c(glbFeatsId, glb_rsp_var, predct_var_name, predct_prob_var_name, predct_erabs_var_name)][rowIx, ]
# if prediction is a FN (flse -ve), measure distance from 1.0
fn <- which((df[, predct_var_name] != df[, glb_rsp_var]) &
(df[, predct_var_name] == levels(df[, glb_rsp_var])[1]))
df[fn, predct_erabs_var_name] <- abs(1 - df[fn, predct_prob_var_name])
#rowIx <- which.max(df[fn, predct_erabs_var_name]); df[fn, c(glbFeatsId, glb_rsp_var, predct_var_name, predct_prob_var_name, predct_erabs_var_name)][rowIx, ]
if (verbose) print(head(orderBy(reformulate(c("-", predct_erabs_var_name)), df)))
df[, predct_accurate_var_name] <- (df[, glb_rsp_var] == df[, predct_var_name])
}
if (glb_is_classification && !glb_is_binomial) {
df[, predct_var_name] <- predict(mdl, newdata = df, type = "raw")
probCls <- predict(mdl, newdata = df, type = "prob")
df[, predct_prob_var_name] <- NA
for (cls in names(probCls)) {
mask <- (df[, predct_var_name] == cls)
df[mask, predct_prob_var_name] <- probCls[mask, cls]
}
if (verbose) print(myplot_histogram(df, predct_prob_var_name,
fill_col_name = predct_var_name))
if (verbose) print(myplot_histogram(df, predct_prob_var_name,
facet_frmla = paste0("~", glb_rsp_var)))
df[, predct_error_var_name] <- df[, predct_var_name] != df[, glb_rsp_var]
# if prediction is erroneous, measure predicted class prob from actual class prob
df[, predct_erabs_var_name] <- 0
for (cls in names(probCls)) {
mask <- (df[, glb_rsp_var] == cls) & (df[, predct_error_var_name])
df[mask, predct_erabs_var_name] <- probCls[mask, cls]
}
df[, predct_accurate_var_name] <- (df[, glb_rsp_var] == df[, predct_var_name])
}
return(df)
}
#stop(here"); glb2Sav(); glbObsAll <- savObsAll; glbObsTrn <- savObsTrn; glbObsFit <- savObsFit; glbObsOOB <- savObsOOB; sav_models_df <- glb_models_df; glb_models_df <- sav_models_df; glb_featsimp_df <- sav_featsimp_df
myget_category_stats <- function(obs_df, mdl_id, label) {
require(dplyr)
require(lazyeval)
predct_var_name <- mygetPredictIds(glb_rsp_var, mdl_id)$value
predct_error_var_name <- mygetPredictIds(glb_rsp_var, mdl_id)$err.abs
if (!predct_var_name %in% names(obs_df))
obs_df <- glb_get_predictions(obs_df, mdl_id, glb_rsp_var)
tmp_obs_df <- obs_df[, c(glbFeatsCategory, glb_rsp_var,
predct_var_name, predct_error_var_name)]
# tmp_obs_df <- obs_df %>%
# dplyr::select_(glbFeatsCategory, glb_rsp_var, predct_var_name, predct_error_var_name)
#dplyr::rename(startprice.log10.predict.RFE.X.glmnet.err=error_abs_OOB)
names(tmp_obs_df)[length(names(tmp_obs_df))] <- paste0("err.abs.", label)
ret_ctgry_df <- tmp_obs_df %>%
dplyr::group_by_(glbFeatsCategory) %>%
dplyr::summarise_(#interp(~sum(abs(var)), var=as.name(glb_rsp_var)),
interp(~sum(var), var=as.name(paste0("err.abs.", label))),
interp(~mean(var), var=as.name(paste0("err.abs.", label))),
interp(~n()))
names(ret_ctgry_df) <- c(glbFeatsCategory,
#paste0(glb_rsp_var, ".abs.", label, ".sum"),
paste0("err.abs.", label, ".sum"),
paste0("err.abs.", label, ".mean"),
paste0(".n.", label))
ret_ctgry_df <- dplyr::ungroup(ret_ctgry_df)
#colSums(ret_ctgry_df[, -grep(glbFeatsCategory, names(ret_ctgry_df))])
return(ret_ctgry_df)
}
#print(colSums((ctgry_df <- myget_category_stats(obs_df=glbObsFit, mdl_id="", label="fit"))[, -grep(glbFeatsCategory, names(ctgry_df))]))
if (!is.null(glb_mdl_ensemble)) {
fit.models_2_chunk_df <- myadd_chunk(fit.models_2_chunk_df,
paste0("fit.models_2_", mdl_id_pfx), major.inc = TRUE,
label.minor = "ensemble")
mdl_id_pfx <- "Ensemble"
if (#(glb_is_regression) |
((glb_is_classification) & (!glb_is_binomial)))
stop("Ensemble models not implemented yet for multinomial classification")
mygetEnsembleAutoMdlIds <- function() {
tmp_models_df <- orderBy(get_model_sel_frmla(), glb_models_df)
row.names(tmp_models_df) <- tmp_models_df$id
mdl_threshold_pos <-
min(which(grepl("MFO|Random|Baseline", tmp_models_df$id))) - 1
mdlIds <- tmp_models_df$id[1:mdl_threshold_pos]
return(mdlIds[!grepl("Ensemble", mdlIds)])
}
if (glb_mdl_ensemble == "auto") {
glb_mdl_ensemble <- mygetEnsembleAutoMdlIds()
mdl_id_pfx <- paste0(mdl_id_pfx, ".auto")
} else if (grepl("^%<d-%", glb_mdl_ensemble)) {
glb_mdl_ensemble <- eval(parse(text =
str_trim(unlist(strsplit(glb_mdl_ensemble, "%<d-%"))[2])))
}
for (mdl_id in glb_mdl_ensemble) {
if (!(mdl_id %in% names(glb_models_lst))) {
warning("Model ", mdl_id, " in glb_model_ensemble not found !")
next
}
glbObsFit <- glb_get_predictions(df = glbObsFit, mdl_id, glb_rsp_var)
glbObsOOB <- glb_get_predictions(df = glbObsOOB, mdl_id, glb_rsp_var)
}
#mdl_id_pfx <- "Ensemble.RFE"; mdlId <- paste0(mdl_id_pfx, ".glmnet")
#glb_mdl_ensemble <- gsub(mygetPredictIds$value, "", grep("RFE\\.X\\.(?!Interact)", row.names(glb_featsimp_df), perl = TRUE, value = TRUE), fixed = TRUE)
#varImp(glb_models_lst[[mdlId]])
#cor_df <- data.frame(cor=cor(glbObsFit[, glb_rsp_var], glbObsFit[, paste(mygetPredictIds$value, glb_mdl_ensemble)], use="pairwise.complete.obs"))
#glbObsFit <- glb_get_predictions(df=glbObsFit, "Ensemble.glmnet", glb_rsp_var);print(colSums((ctgry_df <- myget_category_stats(obs_df=glbObsFit, mdl_id="Ensemble.glmnet", label="fit"))[, -grep(glbFeatsCategory, names(ctgry_df))]))
### bid0_sp
# Better than MFO; models.n=28; min.RMSE.fit=0.0521233; err.abs.fit.sum=7.3631895
# old: Top x from auto; models.n= 5; min.RMSE.fit=0.06311047; err.abs.fit.sum=9.5937080
# RFE only ; models.n=16; min.RMSE.fit=0.05148588; err.abs.fit.sum=7.2875091
# RFE subset only ;models.n= 5; min.RMSE.fit=0.06040702; err.abs.fit.sum=9.059088
# RFE subset only ;models.n= 9; min.RMSE.fit=0.05933167; err.abs.fit.sum=8.7421288
# RFE subset only ;models.n=15; min.RMSE.fit=0.0584607; err.abs.fit.sum=8.5902066
# RFE subset only ;models.n=17; min.RMSE.fit=0.05496899; err.abs.fit.sum=8.0170431
# RFE subset only ;models.n=18; min.RMSE.fit=0.05441577; err.abs.fit.sum=7.837223
# RFE subset only ;models.n=16; min.RMSE.fit=0.05441577; err.abs.fit.sum=7.837223
### bid0_sp
### bid1_sp
# "auto"; err.abs.fit.sum=76.699774; min.RMSE.fit=0.2186429
# "RFE.X.*"; err.abs.fit.sum=; min.RMSE.fit=0.221114
### bid1_sp
indep_vars <- paste(mygetPredictIds(glb_rsp_var)$value, glb_mdl_ensemble, sep = "")
if (glb_is_classification)
indep_vars <- paste(indep_vars, ".prob", sep = "")
# Some models in glb_mdl_ensemble might not be fitted e.g. RFE.X.Interact
indep_vars <- intersect(indep_vars, names(glbObsFit))
# indep_vars <- grep(mygetPredictIds(glb_rsp_var)$value, names(glbObsFit), fixed=TRUE, value=TRUE)
# if (glb_is_regression)
# indep_vars <- indep_vars[!grepl("(err\\.abs|accurate)$", indep_vars)]
# if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
# indep_vars <- grep("prob$", indep_vars, value=TRUE) else
# indep_vars <- indep_vars[!grepl("err$", indep_vars)]
#rfe_fit_ens_results <- myrun_rfe(glbObsFit, indep_vars)
for (method in c("glm", "glmnet")) {
for (trainControlMethod in
c("boot", "boot632", "cv", "repeatedcv"
#, "LOOCV" # tuneLength * nrow(fitDF)
, "LGOCV", "adaptive_cv"
#, "adaptive_boot" #error: adaptive$min should be less than 3
#, "adaptive_LGOCV" #error: adaptive$min should be less than 3
)) {
#sav_models_df <- glb_models_df; all.equal(sav_models_df, glb_models_df)
#glb_models_df <- sav_models_df; print(glb_models_df$id)
if ((method == "glm") && (trainControlMethod != "repeatedcv"))
# glm used only to identify outliers
next
ret_lst <- myfit_mdl(
mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = paste0(mdl_id_pfx, ".", trainControlMethod),
type = glb_model_type, tune.df = NULL,
trainControl.method = trainControlMethod,
trainControl.number = glb_rcv_n_folds,
trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = method)),
indep_vars = indep_vars, rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsFit, OOB_df = glbObsOOB)
}
}
dsp_models_df <- get_dsp_models_df()
}
if (is.null(glb_sel_mdl_id))
glb_sel_mdl_id <- dsp_models_df[1, "id"] else
print(sprintf("User specified selection: %s", glb_sel_mdl_id)) ## [1] "User specified selection: All.X##rcv#glmnet"myprint_mdl(glb_sel_mdl <- glb_models_lst[[glb_sel_mdl_id]])
## Length Class Mode
## a0 62 -none- numeric
## beta 124 dgCMatrix S4
## df 62 -none- numeric
## dim 2 -none- numeric
## lambda 62 -none- numeric
## dev.ratio 62 -none- numeric
## nulldev 1 -none- numeric
## npasses 1 -none- numeric
## jerr 1 -none- numeric
## offset 1 -none- logical
## call 5 -none- call
## nobs 1 -none- numeric
## lambdaOpt 1 -none- numeric
## xNames 2 -none- character
## problemType 1 -none- character
## tuneValue 2 data.frame list
## obsLevels 1 -none- logical
## [1] "min lambda > lambdaOpt:"
## (Intercept) .rnorm
## 66.3638501 -0.2115938
## [1] "max lambda < lambdaOpt:"
## (Intercept) .rnorm
## 66.3701161 -0.2259416## [1] TRUE# From here to save(), this should all be in one function
# these are executed in the same seq twice more:
# fit.data.training & predict.data.new chunks
print(sprintf("%s fit prediction diagnostics:", glb_sel_mdl_id))## [1] "All.X##rcv#glmnet fit prediction diagnostics:"glbObsFit <- glb_get_predictions(df = glbObsFit, mdl_id = glb_sel_mdl_id,
rsp_var = glb_rsp_var)
print(sprintf("%s OOB prediction diagnostics:", glb_sel_mdl_id))## [1] "All.X##rcv#glmnet OOB prediction diagnostics:"glbObsOOB <- glb_get_predictions(df = glbObsOOB, mdl_id = glb_sel_mdl_id,
rsp_var = glb_rsp_var)
print(glb_featsimp_df <- myget_feats_importance(mdl = glb_sel_mdl, featsimp_df = NULL))## All.X..rcv.glmnet.imp imp All.X##rcv#glmnet.imp
## .pos 100 100 100
## .rnorm 0 0 0#mdl_id <-"RFE.X.glmnet"; glb_featsimp_df <- myget_feats_importance(glb_models_lst[[mdl_id]], glb_featsimp_df); glb_featsimp_df[, paste0(mdl_id, ".imp")] <- glb_featsimp_df$imp; print(glb_featsimp_df)
#print(head(sbst_featsimp_df <- subset(glb_featsimp_df, is.na(RFE.X.glmnet.imp) | (abs(RFE.X.YeoJohnson.glmnet.imp - RFE.X.glmnet.imp) > 0.0001), select=-imp)))
#print(orderBy(~ -cor.y.abs, subset(glb_feats_df, id %in% c(row.names(sbst_featsimp_df), "startprice.dcm1.is9", "D.weight.post.stop.sum"))))
# Used again in fit.data.training & predict.data.new chunks
glb_analytics_diag_plots <- function(obs_df, mdl_id, prob_threshold=NULL) {
if (!is.null(featsimp_df <- glb_featsimp_df)) {
featsimp_df$feat <- gsub("`(.*?)`", "\\1", row.names(featsimp_df))
featsimp_df$feat.interact <- gsub("(.*?):(.*)", "\\2", featsimp_df$feat)
featsimp_df$feat <- gsub("(.*?):(.*)", "\\1", featsimp_df$feat)
featsimp_df$feat.interact <-
ifelse(featsimp_df$feat.interact == featsimp_df$feat,
NA, featsimp_df$feat.interact)
featsimp_df$feat <-
gsub("(.*?)\\.fctr(.*)", "\\1\\.fctr", featsimp_df$feat)
featsimp_df$feat.interact <-
gsub("(.*?)\\.fctr(.*)", "\\1\\.fctr", featsimp_df$feat.interact)
featsimp_df <- orderBy(~ -imp.max,
summaryBy(imp ~ feat + feat.interact, data=featsimp_df,
FUN=max))
#rex_str=":(.*)"; txt_vctr=tail(featsimp_df$feat); ret_lst <- regexec(rex_str, txt_vctr); ret_lst <- regmatches(txt_vctr, ret_lst); ret_vctr <- sapply(1:length(ret_lst), function(pos_ix) ifelse(length(ret_lst[[pos_ix]]) > 0, ret_lst[[pos_ix]], "")); print(ret_vctr <- ret_vctr[ret_vctr != ""])
featsimp_df <- subset(featsimp_df, !is.na(imp.max))
if (nrow(featsimp_df) > 5) {
warning("Limiting important feature scatter plots to 5 out of ",
nrow(featsimp_df))
featsimp_df <- head(featsimp_df, 5)
}
# if (!all(is.na(featsimp_df$feat.interact)))
# stop("not implemented yet")
rsp_var_out <- mygetPredictIds(glb_rsp_var, mdl_id)$value
for (var in featsimp_df$feat) {
plot_df <- melt(obs_df, id.vars = var,
measure.vars = c(glb_rsp_var, rsp_var_out))
print(myplot_scatter(plot_df, var, "value", colorcol_name = "variable",
facet_colcol_name = "variable", jitter = TRUE) +
guides(color = FALSE))
}
}
if (glb_is_regression) {
if (is.null(featsimp_df) || (nrow(featsimp_df) == 0))
warning("No important features in glb_fin_mdl") else
print(myplot_prediction_regression(df=obs_df,
feat_x=ifelse(nrow(featsimp_df) > 1, featsimp_df$feat[2],
".rownames"),
feat_y=featsimp_df$feat[1],
rsp_var=glb_rsp_var, rsp_var_out=rsp_var_out,
id_vars=glbFeatsId)
# + facet_wrap(reformulate(featsimp_df$feat[2])) # if [1 or 2] is a factor
# + geom_point(aes_string(color="<col_name>.fctr")) # to color the plot
)
}
if (glb_is_classification) {
if (is.null(featsimp_df) || (nrow(featsimp_df) == 0))
warning("No features in selected model are statistically important")
else print(myplot_prediction_classification(df = obs_df,
feat_x = ifelse(nrow(featsimp_df) > 1,
featsimp_df$feat[2], ".rownames"),
feat_y = featsimp_df$feat[1],
rsp_var = glb_rsp_var,
rsp_var_out = rsp_var_out,
id_vars = glbFeatsId,
prob_threshold = prob_threshold))
}
}
if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
glb_analytics_diag_plots(obs_df = glbObsOOB, mdl_id = glb_sel_mdl_id,
prob_threshold = glb_models_df[glb_models_df$id == glb_sel_mdl_id,
"opt.prob.threshold.OOB"]) else
glb_analytics_diag_plots(obs_df = glbObsOOB, mdl_id = glb_sel_mdl_id) 
## left_eye_center_x left_eye_center_y right_eye_center_x
## 1908 22.76334 55.61720 1.528527
## 2788 35.34845 35.72961 10.797496
## 1862 36.16566 39.99390 23.196134
## 6493 36.94935 44.27019 34.291798
## 6406 37.95218 45.91296 30.872141
## right_eye_center_y left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 1908 56.40497 19.06495 56.29124
## 2788 48.00511 NA NA
## 1862 43.81474 34.14098 40.55803
## 6493 43.88362 NA NA
## 6406 45.09604 NA NA
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 1908 27.57188 56.38438
## 2788 NA NA
## 1862 40.60971 38.05205
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
## 1908 5.751046 56.74390
## 2788 NA NA
## 1862 25.041023 43.77863
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 1908 NA NA
## 2788 NA NA
## 1862 22.04996 43.9963
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 1908 17.88872 51.04292
## 2788 NA NA
## 1862 24.54988 37.64245
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 1908 32.20643 49.89555
## 2788 NA NA
## 1862 43.18563 32.53290
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 1908 6.921014 51.24334
## 2788 NA NA
## 1862 22.136163 42.76767
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y nose_tip_x
## 1908 NA NA 12.94470
## 2788 NA NA 28.28077
## 1862 18.1551 40.9182 21.35837
## 6493 NA NA 35.40312
## 6406 NA NA 34.13983
## nose_tip_y mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 1908 60.06969 22.92336 73.48394
## 2788 60.28059 NA NA
## 1862 66.08490 37.14547 78.11135
## 6493 46.20297 NA NA
## 6406 51.26845 NA NA
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y mouth_center_top_lip_x
## 1908 2.245766 74.12832 12.60517
## 2788 NA NA NA
## 1862 NA NA 29.67576
## 6493 NA NA NA
## 6406 NA NA NA
## mouth_center_top_lip_y mouth_center_bottom_lip_x
## 1908 71.88882 12.53648
## 2788 NA 34.97656
## 1862 78.16098 33.16245
## 6493 NA 35.40312
## 6406 NA 34.13983
## mouth_center_bottom_lip_y .src ImageId .rnorm .pos .category
## 1908 76.62886 Train Train#1908 -0.3524003 1908 .dummy
## 2788 72.55607 Train Train#2788 -0.8952096 2788 .dummy
## 1862 82.33012 Train Train#1862 0.6062188 1862 .dummy
## 6493 47.21769 Train Train#6493 0.7944260 6493 .dummy
## 6406 54.71770 Train Train#6406 -1.2134735 6406 .dummy
## left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet
## 1908 66.43900
## 2788 66.55426
## 1862 66.23545
## 6493 66.19549
## 6406 66.62184
## left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet.err
## 1908 43.67566
## 2788 31.20581
## 1862 30.06979
## 6493 29.24613
## 6406 28.66966
## left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet.err.abs
## 1908 43.67566
## 2788 31.20581
## 1862 30.06979
## 6493 29.24613
## 6406 28.66966
## left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet.is.acc .label
## 1908 FALSE Train#1908
## 2788 FALSE Train#2788
## 1862 FALSE Train#1862
## 6493 FALSE Train#6493
## 6406 FALSE Train#6406
if (!is.null(glbFeatsCategory)) {
glbLvlCategory <- merge(glbLvlCategory,
myget_category_stats(obs_df = glbObsFit, mdl_id = glb_sel_mdl_id,
label = "fit"),
by = glbFeatsCategory, all = TRUE)
row.names(glbLvlCategory) <- glbLvlCategory[, glbFeatsCategory]
glbLvlCategory <- merge(glbLvlCategory,
myget_category_stats(obs_df = glbObsOOB, mdl_id = glb_sel_mdl_id,
label="OOB"),
#by=glbFeatsCategory, all=TRUE) glb_ctgry-df already contains .n.OOB ?
all = TRUE)
row.names(glbLvlCategory) <- glbLvlCategory[, glbFeatsCategory]
if (any(grepl("OOB", glbMdlMetricsEval)))
print(orderBy(~-err.abs.OOB.mean, glbLvlCategory)) else
print(orderBy(~-err.abs.fit.mean, glbLvlCategory))
print(colSums(glbLvlCategory[, -grep(glbFeatsCategory, names(glbLvlCategory))]))
}## .category .n.OOB .n.Fit .n.Tst .freqRatio.Fit .freqRatio.OOB
## .dummy .dummy 7021 18 1783 1 1
## .freqRatio.Tst err.abs.fit.sum err.abs.fit.mean .n.fit
## .dummy 1 18.32797 1.018221 18
## err.abs.OOB.sum err.abs.OOB.mean
## .dummy 14913.85 2.124178
## .n.OOB .n.Fit .n.Tst .freqRatio.Fit
## 7021.000000 18.000000 1783.000000 1.000000
## .freqRatio.OOB .freqRatio.Tst err.abs.fit.sum err.abs.fit.mean
## 1.000000 1.000000 18.327973 1.018221
## .n.fit err.abs.OOB.sum err.abs.OOB.mean
## 18.000000 14913.854216 2.124178write.csv(glbObsOOB[, c(glbFeatsId,
grep(glb_rsp_var, names(glbObsOOB), fixed=TRUE, value=TRUE))],
paste0(gsub(".", "_", paste0(glb_out_pfx, glb_sel_mdl_id), fixed=TRUE),
"_OOBobs.csv"), row.names=FALSE)
fit.models_2_chunk_df <-
myadd_chunk(NULL, "fit.models_2_bgn", label.minor = "teardown")## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 1 fit.models_2_bgn 1 0 teardown 376.817 NA NAglb_chunks_df <- myadd_chunk(glb_chunks_df, "fit.models", major.inc=FALSE)## label step_major step_minor label_minor bgn end elapsed
## 17 fit.models 8 2 2 364.222 376.831 12.609
## 18 fit.models 8 3 3 376.832 NA NA# if (sum(is.na(glbObsAll$D.P.http)) > 0)
# stop("fit.models_3: Why is this happening ?")
#stop(here"); glb2Sav()
sync_glb_obs_df <- function() {
# Merge or cbind ?
for (col in setdiff(names(glbObsFit), names(glbObsTrn)))
glbObsTrn[glbObsTrn$.lcn == "Fit", col] <<- glbObsFit[, col]
for (col in setdiff(names(glbObsFit), names(glbObsAll)))
glbObsAll[glbObsAll$.lcn == "Fit", col] <<- glbObsFit[, col]
if (all(is.na(glbObsNew[, glb_rsp_var])))
for (col in setdiff(names(glbObsOOB), names(glbObsTrn)))
glbObsTrn[glbObsTrn$.lcn == "OOB", col] <<- glbObsOOB[, col]
for (col in setdiff(names(glbObsOOB), names(glbObsAll)))
glbObsAll[glbObsAll$.lcn == "OOB", col] <<- glbObsOOB[, col]
}
sync_glb_obs_df()
print(setdiff(names(glbObsNew), names(glbObsAll)))## character(0)if (glb_save_envir)
save(glb_feats_df,
glbObsAll, #glbObsTrn, glbObsFit, glbObsOOB, glbObsNew,
glb_models_df, dsp_models_df, glb_models_lst, glb_sel_mdl, glb_sel_mdl_id,
glb_model_type,
file=paste0(glb_out_pfx, "selmdl_dsk.RData"))
#load(paste0(glb_out_pfx, "selmdl_dsk.RData"))
rm(ret_lst)## Warning in rm(ret_lst): object 'ret_lst' not foundreplay.petrisim(pn=glb_analytics_pn,
replay.trans=(glb_analytics_avl_objs <- c(glb_analytics_avl_objs,
"model.selected")), flip_coord=TRUE)## time trans "bgn " "fit.data.training.all " "predict.data.new " "end "
## 0.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected firing: data.training.all
## 1.0000 1 2 1 0 0
## 1.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected model.final data.training.all.prediction firing: data.new
## 2.0000 2 1 1 1 0
## 2.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected model.final data.training.all.prediction data.new.prediction firing: model.selected
## 3.0000 3 0 2 1 0
glb_chunks_df <- myadd_chunk(glb_chunks_df, "fit.data.training", major.inc=TRUE)## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 18 fit.models 8 3 3 376.832 386.453
## 19 fit.data.training 9 0 0 386.454 NA
## elapsed
## 18 9.621
## 19 NAStep 9.0: fit data training
#load(paste0(glb_inp_pfx, "dsk.RData"))
if (!is.null(glb_fin_mdl_id) && (glb_fin_mdl_id %in% names(glb_models_lst))) {
warning("Final model same as user selected model")
glb_fin_mdl <- glb_models_lst[[glb_fin_mdl_id]]
} else
# if (nrow(glbObsFit) + length(glbObsFitOutliers) == nrow(glbObsTrn))
if (!all(is.na(glbObsNew[, glb_rsp_var])))
{
warning("Final model same as glb_sel_mdl_id")
glb_fin_mdl_id <- paste0("Final.", glb_sel_mdl_id)
glb_fin_mdl <- glb_sel_mdl
glb_models_lst[[glb_fin_mdl_id]] <- glb_fin_mdl
} else {
if (grepl("RFE\\.X", names(glbMdlFamilies))) {
indep_vars <- myadjust_interaction_feats(subset(glb_feats_df,
!nzv & (exclude.as.feat != 1))[, "id"])
rfe_trn_results <-
myrun_rfe(glbObsTrn, indep_vars, glbRFESizes[["Final"]])
if (!isTRUE(all.equal(sort(predictors(rfe_trn_results)),
sort(predictors(rfe_fit_results))))) {
print("Diffs predictors(rfe_trn_results) vs. predictors(rfe_fit_results):")
print(setdiff(predictors(rfe_trn_results), predictors(rfe_fit_results)))
print("Diffs predictors(rfe_fit_results) vs. predictors(rfe_trn_results):")
print(setdiff(predictors(rfe_fit_results), predictors(rfe_trn_results)))
}
}
# }
if (grepl("Ensemble", glb_sel_mdl_id)) {
# Find which models are relevant
mdlimp_df <- subset(myget_feats_importance(glb_sel_mdl), imp > 5)
# Fit selected models on glbObsTrn
for (mdl_id in gsub(".prob", "",
gsub(mygetPredictIds(glb_rsp_var)$value, "", row.names(mdlimp_df), fixed = TRUE),
fixed = TRUE)) {
mdl_id_components <- unlist(strsplit(mdl_id, "[.]"))
mdlIdPfx <- paste0(c(head(mdl_id_components, -1), "Train"),
collapse = ".")
if (grepl("RFE\\.X\\.", mdlIdPfx))
mdlIndepVars <- myadjust_interaction_feats(myextract_actual_feats(
predictors(rfe_trn_results))) else
mdlIndepVars <- trim(unlist(
strsplit(glb_models_df[glb_models_df$id == mdl_id, "feats"], "[,]")))
ret_lst <-
myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = mdlIdPfx,
type = glb_model_type, tune.df = glbMdlTuneParams,
trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds,
trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = tail(mdl_id_components, 1))),
indep_vars = mdlIndepVars,
rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = glbObsTrn, OOB_df = NULL)
glbObsTrn <- glb_get_predictions(df = glbObsTrn,
mdl_id = tail(glb_models_df$id, 1),
rsp_var = glb_rsp_var,
prob_threshold_def =
subset(glb_models_df, id == mdl_id)$opt.prob.threshold.OOB)
glbObsNew <- glb_get_predictions(df = glbObsNew,
mdl_id = tail(glb_models_df$id, 1),
rsp_var = glb_rsp_var,
prob_threshold_def =
subset(glb_models_df, id == mdl_id)$opt.prob.threshold.OOB)
}
}
# "Final" model
if ((model_method <- glb_sel_mdl$method) == "custom")
# get actual method from the mdl_id
model_method <- tail(unlist(strsplit(glb_sel_mdl_id, "[.]")), 1)
if (grepl("Ensemble", glb_sel_mdl_id)) {
# Find which models are relevant
mdlimp_df <- subset(myget_feats_importance(glb_sel_mdl), imp > 5)
if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
indep_vars_vctr <- gsub("(.*)\\.(.*)\\.prob", "\\1\\.Train\\.\\2\\.prob",
row.names(mdlimp_df)) else
indep_vars_vctr <- gsub("(.*)\\.(.*)", "\\1\\.Train\\.\\2",
row.names(mdlimp_df))
} else
if (grepl("RFE.X", glb_sel_mdl_id, fixed = TRUE)) {
indep_vars_vctr <- myextract_actual_feats(predictors(rfe_trn_results))
} else indep_vars_vctr <-
trim(unlist(strsplit(glb_models_df[glb_models_df$id ==
glb_sel_mdl_id
, "feats"], "[,]")))
if (!is.null(glb_preproc_methods) &&
((match_pos <- regexpr(gsub(".", "\\.",
paste(glb_preproc_methods, collapse = "|"),
fixed = TRUE), glb_sel_mdl_id)) != -1))
ths_preProcess <- str_sub(glb_sel_mdl_id, match_pos,
match_pos + attr(match_pos, "match.length") - 1) else
ths_preProcess <- NULL
mdl_id_pfx <- ifelse(grepl("Ensemble", glb_sel_mdl_id),
"Final.Ensemble", "Final")
trnobs_df <- if (is.null(glbObsTrnOutliers[[mdl_id_pfx]])) glbObsTrn else
glbObsTrn[!(glbObsTrn[, glbFeatsId] %in%
glbObsTrnOutliers[[mdl_id_pfx]]), ]
# Force fitting of Final.glm to identify outliers
method_vctr <- unique(c(myparseMdlId(glb_sel_mdl_id)$alg, glbMdlFamilies[["Final"]]))
for (method in method_vctr) {
#source("caret_nominalTrainWorkflow.R")
# glmnet requires at least 2 indep vars
if ((length(indep_vars_vctr) == 1) && (method %in% "glmnet"))
next
ret_lst <-
myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst = list(
id.prefix = mdl_id_pfx,
type = glb_model_type, trainControl.method = "repeatedcv",
trainControl.number = glb_rcv_n_folds,
trainControl.repeats = glb_rcv_n_repeats,
trainControl.classProbs = glb_is_classification,
trainControl.summaryFunction = glbMdlMetricSummaryFn,
trainControl.allowParallel = glbMdlAllowParallel,
train.metric = glbMdlMetricSummary,
train.maximize = glbMdlMetricMaximize,
train.method = method,
train.preProcess = ths_preProcess)),
indep_vars = indep_vars_vctr, rsp_var = glb_rsp_var,
fit_df = trnobs_df, OOB_df = NULL)
}
if ((length(method_vctr) == 1) || (method != "glm")) {
glb_fin_mdl <- glb_models_lst[[length(glb_models_lst)]]
glb_fin_mdl_id <- glb_models_df[length(glb_models_lst), "id"]
}
}## [1] "fitting model: Final##rcv#glmnet"
## [1] " indep_vars: .pos,.rnorm"
## Aggregating results
## Selecting tuning parameters
## Fitting alpha = 0.1, lambda = 0.0172 on full training set## Warning in myfit_mdl(mdl_specs_lst = myinit_mdl_specs_lst(mdl_specs_lst
## = list(id.prefix = mdl_id_pfx, : model's bestTune found at an extreme of
## tuneGrid for parameter: alpha
## Length Class Mode
## a0 61 -none- numeric
## beta 122 dgCMatrix S4
## df 61 -none- numeric
## dim 2 -none- numeric
## lambda 61 -none- numeric
## dev.ratio 61 -none- numeric
## nulldev 1 -none- numeric
## npasses 1 -none- numeric
## jerr 1 -none- numeric
## offset 1 -none- logical
## call 5 -none- call
## nobs 1 -none- numeric
## lambdaOpt 1 -none- numeric
## xNames 2 -none- character
## problemType 1 -none- character
## tuneValue 2 data.frame list
## obsLevels 1 -none- logical
## [1] "min lambda > lambdaOpt:"
## (Intercept) .pos .rnorm
## 6.604293e+01 8.993199e-05 -7.983577e-02
## [1] "max lambda < lambdaOpt:"
## (Intercept) .pos .rnorm
## 6.604253e+01 9.004627e-05 -8.002579e-02
## id feats max.nTuningRuns min.elapsedtime.everything
## 1 Final##rcv#glmnet .pos,.rnorm 20 2.522
## min.elapsedtime.final max.R.sq.fit min.RMSE.fit max.Adj.R.sq.fit
## 1 0.007 0.003445728 3.441975 0.003162455
## max.Rsquared.fit min.RMSESD.fit max.RsquaredSD.fit
## 1 0.002829642 0.1253077 0.001332354rm(ret_lst)
glb_chunks_df <- myadd_chunk(glb_chunks_df, "fit.data.training", major.inc=FALSE)## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 19 fit.data.training 9 0 0 386.454 391.12
## 20 fit.data.training 9 1 1 391.121 NA
## elapsed
## 19 4.666
## 20 NA#stop(here"); glb2Sav()
if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
prob_threshold <- glb_models_df[glb_models_df$id == glb_sel_mdl_id,
"opt.prob.threshold.OOB"] else
prob_threshold <- NULL
if (grepl("Ensemble", glb_fin_mdl_id)) {
# Get predictions for each model in ensemble; Outliers that have been moved to OOB might not have been predicted yet
mdlEnsembleComps <- unlist(str_split(subset(glb_models_df,
id == glb_fin_mdl_id)$feats, ","))
if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
mdlEnsembleComps <- gsub("\\.prob$", "", mdlEnsembleComps)
mdlEnsembleComps <- gsub(paste0("^",
gsub(".", "\\.", mygetPredictIds(glb_rsp_var)$value, fixed = TRUE)),
"", mdlEnsembleComps)
for (mdl_id in mdlEnsembleComps) {
glbObsTrn <- glb_get_predictions(df = glbObsTrn, mdl_id = mdl_id,
rsp_var = glb_rsp_var,
prob_threshold_def = prob_threshold)
glbObsNew <- glb_get_predictions(df = glbObsNew, mdl_id = mdl_id,
rsp_var = glb_rsp_var,
prob_threshold_def = prob_threshold)
}
}
glbObsTrn <- glb_get_predictions(df = glbObsTrn, mdl_id = glb_fin_mdl_id,
rsp_var = glb_rsp_var,
prob_threshold_def = prob_threshold)
glb_featsimp_df <- myget_feats_importance(mdl=glb_fin_mdl,
featsimp_df=glb_featsimp_df)
glb_featsimp_df[, paste0(glb_fin_mdl_id, ".imp")] <- glb_featsimp_df$imp
print(glb_featsimp_df)## All.X..rcv.glmnet.imp All.X##rcv#glmnet.imp Final..rcv.glmnet.imp
## .pos 100 100 100
## .rnorm 0 0 0
## imp Final##rcv#glmnet.imp
## .pos 100 100
## .rnorm 0 0if (glb_is_classification && glb_is_binomial)
glb_analytics_diag_plots(obs_df=glbObsTrn, mdl_id=glb_fin_mdl_id,
prob_threshold=glb_models_df[glb_models_df$id == glb_sel_mdl_id,
"opt.prob.threshold.OOB"]) else
glb_analytics_diag_plots(obs_df=glbObsTrn, mdl_id=glb_fin_mdl_id) 
## left_eye_center_x left_eye_center_y right_eye_center_x
## 1908 22.76334 55.61720 1.528527
## 2788 35.34845 35.72961 10.797496
## 1862 36.16566 39.99390 23.196134
## 6493 36.94935 44.27019 34.291798
## 6406 37.95218 45.91296 30.872141
## right_eye_center_y left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 1908 56.40497 19.06495 56.29124
## 2788 48.00511 NA NA
## 1862 43.81474 34.14098 40.55803
## 6493 43.88362 NA NA
## 6406 45.09604 NA NA
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 1908 27.57188 56.38438
## 2788 NA NA
## 1862 40.60971 38.05205
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
## 1908 5.751046 56.74390
## 2788 NA NA
## 1862 25.041023 43.77863
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 1908 NA NA
## 2788 NA NA
## 1862 22.04996 43.9963
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 1908 17.88872 51.04292
## 2788 NA NA
## 1862 24.54988 37.64245
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 1908 32.20643 49.89555
## 2788 NA NA
## 1862 43.18563 32.53290
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 1908 6.921014 51.24334
## 2788 NA NA
## 1862 22.136163 42.76767
## 6493 NA NA
## 6406 NA NA
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y nose_tip_x
## 1908 NA NA 12.94470
## 2788 NA NA 28.28077
## 1862 18.1551 40.9182 21.35837
## 6493 NA NA 35.40312
## 6406 NA NA 34.13983
## nose_tip_y mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 1908 60.06969 22.92336 73.48394
## 2788 60.28059 NA NA
## 1862 66.08490 37.14547 78.11135
## 6493 46.20297 NA NA
## 6406 51.26845 NA NA
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y mouth_center_top_lip_x
## 1908 2.245766 74.12832 12.60517
## 2788 NA NA NA
## 1862 NA NA 29.67576
## 6493 NA NA NA
## 6406 NA NA NA
## mouth_center_top_lip_y mouth_center_bottom_lip_x
## 1908 71.88882 12.53648
## 2788 NA 34.97656
## 1862 78.16098 33.16245
## 6493 NA 35.40312
## 6406 NA 34.13983
## mouth_center_bottom_lip_y .src ImageId .rnorm .pos .lcn
## 1908 76.62886 Train Train#1908 -0.3524003 1908 OOB
## 2788 72.55607 Train Train#2788 -0.8952096 2788 OOB
## 1862 82.33012 Train Train#1862 0.6062188 1862 OOB
## 6493 47.21769 Train Train#6493 0.7944260 6493 OOB
## 6406 54.71770 Train Train#6406 -1.2134735 6406 OOB
## .category left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet
## 1908 .dummy NA
## 2788 .dummy NA
## 1862 .dummy NA
## 6493 .dummy NA
## 6406 .dummy NA
## left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet.err
## 1908 NA
## 2788 NA
## 1862 NA
## 6493 NA
## 6406 NA
## left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet.err.abs
## 1908 NA
## 2788 NA
## 1862 NA
## 6493 NA
## 6406 NA
## left_eye_center_x.All.X..rcv.glmnet.is.acc
## 1908 NA
## 2788 NA
## 1862 NA
## 6493 NA
## 6406 NA
## left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet
## 1908 66.24262
## 2788 66.36516
## 1862 66.16190
## 6493 66.56350
## 6406 66.71609
## left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.err
## 1908 43.47928
## 2788 31.01671
## 1862 29.99624
## 6493 29.61414
## 6406 28.76391
## left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.err.abs
## 1908 43.47928
## 2788 31.01671
## 1862 29.99624
## 6493 29.61414
## 6406 28.76391
## left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.is.acc .label
## 1908 FALSE Train#1908
## 2788 FALSE Train#2788
## 1862 FALSE Train#1862
## 6493 FALSE Train#6493
## 6406 FALSE Train#6406
dsp_feats_vctr <- c(NULL)
for(var in grep(".imp", names(glb_feats_df), fixed=TRUE, value=TRUE))
dsp_feats_vctr <- union(dsp_feats_vctr,
glb_feats_df[!is.na(glb_feats_df[, var]), "id"])
# print(glbObsTrn[glbObsTrn$UniqueID %in% FN_OOB_ids,
# grep(glb_rsp_var, names(glbObsTrn), value=TRUE)])
print(setdiff(names(glbObsTrn), names(glbObsAll)))## [1] "left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet"
## [2] "left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.err"
## [3] "left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.err.abs"
## [4] "left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.is.acc"for (col in setdiff(names(glbObsTrn), names(glbObsAll)))
# Merge or cbind ?
glbObsAll[glbObsAll$.src == "Train", col] <- glbObsTrn[, col]
print(setdiff(names(glbObsFit), names(glbObsAll)))## character(0)print(setdiff(names(glbObsOOB), names(glbObsAll)))## character(0)for (col in setdiff(names(glbObsOOB), names(glbObsAll)))
# Merge or cbind ?
glbObsAll[glbObsAll$.lcn == "OOB", col] <- glbObsOOB[, col]
print(setdiff(names(glbObsNew), names(glbObsAll)))## character(0)if (glb_save_envir)
save(glb_feats_df, glbObsAll,
#glbObsTrn, glbObsFit, glbObsOOB, glbObsNew,
glb_models_df, dsp_models_df, glb_models_lst, glb_model_type,
glb_sel_mdl, glb_sel_mdl_id,
glb_fin_mdl, glb_fin_mdl_id,
file = paste0(glb_out_pfx, "dsk.RData"))
#glb2Sav(); all.equal(savObsAll, glbObsAll); all.equal(sav_models_lst, glb_models_lst)
#load(file = paste0(glb_out_pfx, "dsk_knitr.RData"))
#cmpCols <- names(glbObsAll)[!grepl("\\.Final\\.", names(glbObsAll))]; all.equal(savObsAll[, cmpCols], glbObsAll[, cmpCols]); all.equal(savObsAll[, "H.P.http"], glbObsAll[, "H.P.http"]);
replay.petrisim(pn = glb_analytics_pn,
replay.trans = (glb_analytics_avl_objs <- c(glb_analytics_avl_objs,
"data.training.all.prediction","model.final")), flip_coord = TRUE)## time trans "bgn " "fit.data.training.all " "predict.data.new " "end "
## 0.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected firing: data.training.all
## 1.0000 1 2 1 0 0
## 1.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected model.final data.training.all.prediction firing: data.new
## 2.0000 2 1 1 1 0
## 2.0000 multiple enabled transitions: data.training.all data.new model.selected model.final data.training.all.prediction data.new.prediction firing: model.selected
## 3.0000 3 0 2 1 0
## 3.0000 multiple enabled transitions: model.final data.training.all.prediction data.new.prediction firing: data.training.all.prediction
## 4.0000 5 0 1 1 1
## 4.0000 multiple enabled transitions: model.final data.training.all.prediction data.new.prediction firing: model.final
## 5.0000 4 0 0 2 1
glb_chunks_df <- myadd_chunk(glb_chunks_df, "predict.data.new", major.inc = TRUE)## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 20 fit.data.training 9 1 1 391.121 401.2
## 21 predict.data.new 10 0 0 401.201 NA
## elapsed
## 20 10.079
## 21 NAStep 10.0: predict data new
## Warning: Removed 1783 rows containing missing values (geom_point).## Warning: Removed 1783 rows containing missing values (geom_point).
## Warning: Removed 1783 rows containing missing values (geom_point).## Warning: Removed 1783 rows containing missing values (geom_point).
## left_eye_center_x left_eye_center_y right_eye_center_x
## 7050 NA NA NA
## 7051 NA NA NA
## 7052 NA NA NA
## 7053 NA NA NA
## 7054 NA NA NA
## right_eye_center_y left_eye_inner_corner_x left_eye_inner_corner_y
## 7050 NA NA NA
## 7051 NA NA NA
## 7052 NA NA NA
## 7053 NA NA NA
## 7054 NA NA NA
## left_eye_outer_corner_x left_eye_outer_corner_y
## 7050 NA NA
## 7051 NA NA
## 7052 NA NA
## 7053 NA NA
## 7054 NA NA
## right_eye_inner_corner_x right_eye_inner_corner_y
## 7050 NA NA
## 7051 NA NA
## 7052 NA NA
## 7053 NA NA
## 7054 NA NA
## right_eye_outer_corner_x right_eye_outer_corner_y
## 7050 NA NA
## 7051 NA NA
## 7052 NA NA
## 7053 NA NA
## 7054 NA NA
## left_eyebrow_inner_end_x left_eyebrow_inner_end_y
## 7050 NA NA
## 7051 NA NA
## 7052 NA NA
## 7053 NA NA
## 7054 NA NA
## left_eyebrow_outer_end_x left_eyebrow_outer_end_y
## 7050 NA NA
## 7051 NA NA
## 7052 NA NA
## 7053 NA NA
## 7054 NA NA
## right_eyebrow_inner_end_x right_eyebrow_inner_end_y
## 7050 NA NA
## 7051 NA NA
## 7052 NA NA
## 7053 NA NA
## 7054 NA NA
## right_eyebrow_outer_end_x right_eyebrow_outer_end_y nose_tip_x
## 7050 NA NA NA
## 7051 NA NA NA
## 7052 NA NA NA
## 7053 NA NA NA
## 7054 NA NA NA
## nose_tip_y mouth_left_corner_x mouth_left_corner_y
## 7050 NA NA NA
## 7051 NA NA NA
## 7052 NA NA NA
## 7053 NA NA NA
## 7054 NA NA NA
## mouth_right_corner_x mouth_right_corner_y mouth_center_top_lip_x
## 7050 NA NA NA
## 7051 NA NA NA
## 7052 NA NA NA
## 7053 NA NA NA
## 7054 NA NA NA
## mouth_center_top_lip_y mouth_center_bottom_lip_x
## 7050 NA NA
## 7051 NA NA
## 7052 NA NA
## 7053 NA NA
## 7054 NA NA
## mouth_center_bottom_lip_y .src ImageId .rnorm .pos .lcn
## 7050 NA Test Test#0001 0.1777388 7050
## 7051 NA Test Test#0002 -0.5182230 7051
## 7052 NA Test Test#0003 -0.5757552 7052
## 7053 NA Test Test#0004 0.6224964 7053
## 7054 NA Test Test#0005 1.0077015 7054
## .category left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet
## 7050 .dummy 66.66288
## 7051 .dummy 66.71857
## 7052 .dummy 66.72326
## 7053 .dummy 66.62762
## 7054 .dummy 66.59693
## left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.err
## 7050 NA
## 7051 NA
## 7052 NA
## 7053 NA
## 7054 NA
## left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.err.abs
## 7050 NA
## 7051 NA
## 7052 NA
## 7053 NA
## 7054 NA
## left_eye_center_x.Final..rcv.glmnet.is.acc .label
## 7050 NA Test#0001
## 7051 NA Test#0002
## 7052 NA Test#0003
## 7053 NA Test#0004
## 7054 NA Test#0005
## Loading required package: stringr## [1] "glb_sel_mdl_id: All.X##rcv#glmnet"## [1] "glb_fin_mdl_id: Final##rcv#glmnet"## [1] "Cross Validation issues:"
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet Max.cor.Y##rcv#rpart
## 0 1## min.RMSE.OOB max.R.sq.OOB max.Adj.R.sq.fit
## Max.cor.Y##rcv#rpart 3.452837 0.0000000000 NA
## Low.cor.X##rcv#glmnet 3.453388 -0.0003192836 -0.066583387
## All.X##rcv#glmnet 3.453388 -0.0003192836 -0.066583387
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 3.464762 -0.0069195145 -0.049622610
## All.X##rcv#glm 3.465127 -0.0071313256 -0.049614803
## Final##rcv#glmnet NA NA 0.003162455
## min.RMSE.fit
## Max.cor.Y##rcv#rpart 1.345561
## Low.cor.X##rcv#glmnet 1.416891
## All.X##rcv#glmnet 1.416891
## Max.cor.Y.rcv.1X1###glmnet 1.304274
## All.X##rcv#glm 1.546655
## Final##rcv#glmnet 3.441975## [1] "All.X##rcv#glmnet OOB RMSE: 3.4534"## .freqRatio.Fit .freqRatio.OOB .freqRatio.Tst .n.Fit .n.OOB .n.Tst
## .dummy 1 1 1 18 7021 1783
## .n.fit .n.new .n.trn err.abs.OOB.mean err.abs.fit.mean
## .dummy 18 1783 7039 2.124178 1.018221
## err.abs.new.mean err.abs.trn.mean err.abs.OOB.sum err.abs.fit.sum
## .dummy NA 2.102821 14913.85 18.32797
## err.abs.new.sum err.abs.trn.sum
## .dummy NA 14801.76
## .freqRatio.Fit .freqRatio.OOB .freqRatio.Tst .n.Fit
## 1.000000 1.000000 1.000000 18.000000
## .n.OOB .n.Tst .n.fit .n.new
## 7021.000000 1783.000000 18.000000 1783.000000
## .n.trn err.abs.OOB.mean err.abs.fit.mean err.abs.new.mean
## 7039.000000 2.124178 1.018221 NA
## err.abs.trn.mean err.abs.OOB.sum err.abs.fit.sum err.abs.new.sum
## 2.102821 14913.854216 18.327973 NA
## err.abs.trn.sum
## 14801.757870
## .freqRatio.Fit .freqRatio.OOB .freqRatio.Tst .n.Fit .n.OOB .n.Tst
## .dummy 1 1 1 18 7021 1783
## .n.fit .n.new.x .n.new.y .n.trn err.abs.OOB.mean err.abs.fit.mean
## .dummy 18 1783 1783 7039 2.124178 1.018221
## err.abs.trn.mean err.abs.new.mean.x err.abs.new.mean.y
## .dummy 2.102821 NA NA
## err.abs.OOB.sum err.abs.fit.sum err.abs.trn.sum err.abs.new.sum.x
## .dummy 14913.85 18.32797 14801.76 NA
## err.abs.new.sum.y
## .dummy NA
## .freqRatio.Fit .freqRatio.OOB .freqRatio.Tst
## 1.000000 1.000000 1.000000
## .n.Fit .n.OOB .n.Tst
## 18.000000 7021.000000 1783.000000
## .n.fit .n.new.x .n.new.y
## 18.000000 1783.000000 1783.000000
## .n.trn err.abs.OOB.mean err.abs.fit.mean
## 7039.000000 2.124178 1.018221
## err.abs.trn.mean err.abs.new.mean.x err.abs.new.mean.y
## 2.102821 NA NA
## err.abs.OOB.sum err.abs.fit.sum err.abs.trn.sum
## 14913.854216 18.327973 14801.757870
## err.abs.new.sum.x err.abs.new.sum.y
## NA NA## All.X..rcv.glmnet.imp All.X__rcv_glmnet.imp Final..rcv.glmnet.imp
## .pos 100 100 100
## Final__rcv_glmnet.imp
## .pos 100## [1] "glbObsNew prediction stats:"## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## label step_major step_minor label_minor bgn end
## 21 predict.data.new 10 0 0 401.201 417.451
## 22 display.session.info 11 0 0 417.451 NA
## elapsed
## 21 16.25
## 22 NANull Hypothesis (\(\sf{H_{0}}\)): mpg is not impacted by am_fctr.
The variance by am_fctr appears to be independent. #{r q1, cache=FALSE} # print(t.test(subset(cars_df, am_fctr == "automatic")$mpg, # subset(cars_df, am_fctr == "manual")$mpg, # var.equal=FALSE)$conf) # We reject the null hypothesis i.e. we have evidence to conclude that am_fctr impacts mpg (95% confidence). Manual transmission is better for miles per gallon versus automatic transmission.
## label step_major step_minor label_minor bgn
## 13 partition.data.training 6 0 0 87.981
## 1 import.data 1 0 0 14.827
## 21 predict.data.new 10 0 0 401.201
## 17 fit.models 8 2 2 364.222
## 20 fit.data.training 9 1 1 391.121
## 18 fit.models 8 3 3 376.832
## 15 fit.models 8 0 0 349.599
## 2 inspect.data 2 0 0 78.121
## 16 fit.models 8 1 1 357.874
## 19 fit.data.training 9 0 0 386.454
## 14 select.features 7 0 0 346.714
## 3 scrub.data 2 1 1 84.733
## 10 extract.features.end 3 5 5 86.657
## 11 manage.missing.data 4 0 0 87.527
## 9 extract.features.text 3 4 4 86.603
## 6 extract.features.string 3 1 1 86.471
## 12 cluster.data 5 0 0 87.931
## 8 extract.features.price 3 3 3 86.561
## 4 transform.data 2 2 2 86.411
## 7 extract.features.datetime 3 2 2 86.524
## 5 extract.features 3 0 0 86.451
## end elapsed duration
## 13 346.713 258.732 258.732
## 1 78.121 63.294 63.294
## 21 417.451 16.250 16.250
## 17 376.831 12.609 12.609
## 20 401.200 10.079 10.079
## 18 386.453 9.621 9.621
## 15 357.874 8.275 8.275
## 2 84.733 6.612 6.612
## 16 364.221 6.347 6.347
## 19 391.120 4.666 4.666
## 14 349.598 2.884 2.884
## 3 86.410 1.677 1.677
## 10 87.526 0.870 0.869
## 11 87.931 0.404 0.404
## 9 86.657 0.054 0.054
## 6 86.523 0.053 0.052
## 12 87.981 0.050 0.050
## 8 86.602 0.042 0.041
## 4 86.451 0.040 0.040
## 7 86.561 0.037 0.037
## 5 86.471 0.020 0.020
## [1] "Total Elapsed Time: 417.451 secs"